transformer翻译注意力图

Transformer网络中的翻译注意力图是用于可视化网络在进行机器翻译任务时，对输入序列中每个单词的关注程度。它可以帮助我们理解网络是如何在翻译过程中选择和对齐输入和输出序列的。

注意力图是通过计算输入和输出序列之间每个单词的相似度得到的。具体来说，对于每个输出单词，网络会计算它与输入序列中每个单词的相似度得分，并将这些得分进行归一化，得到注意力权重。然后，网络会根据注意力权重对输入序列进行加权求和，得到与当前输出单词相关的上下文表示。这样，网络就可以在生成每个单词时，根据输入序列的不同部分进行不同程度的关注和利用。

以上就是Transformer翻译注意力图的基本原理。通过可视化注意力图，我们可以更好地理解Transformer网络是如何在翻译任务中进行信息的传递和对齐的。

相关问题

transformer加注意力

Transformer 加注意力是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型架构。它基于自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的关系，并在编码器和解码器之间进行信息传递。

在 Transformer 中，自注意力机制使用三个线性变换（矩阵乘法）来计算注意力权重。假设输入序列的维度为 d_model，那么每个位置的输入将被转换成三个维度为 d_model 的向量（即查询向量、键向量和值向量）。通过计算查询向量和所有位置的键向量的点积，再进行softmax归一化，得到注意力权重。最后，将注意力权重与值向量进行加权求和，作为输出。

在编码器中，每个位置的输入同时作为查询、键和值，因此可以计算出每个位置与其他位置的注意力权重，并对所有位置的值向量进行加权求和。这样，编码器可以捕捉到输入序列中各个位置之间的关系，并生成上下文感知的表示。

在解码器中，除了自注意力机制，还引入了一个额外的注意力机制来关注编码器的输出。这个注意力机制将编码器的输出作为键和值，解码器当前位置的隐藏状态作为查询，计算出解码器每个位置与编码器输出的注意力权重。这样，解码器可以利用编码器的信息来生成更准确的翻译结果。

通过多层堆叠的自注意力和前馈神经网络，Transformer 能够学习到输入序列的语义表示，并在机器翻译等任务中取得了很好的效果。它的并行计算能力和较长范围的依赖建模也使得 Transformer 成为了自然语言处理领域的重要模型之一。

transformer重复注意力

Transformer中的重复注意力（repeated attention）是指模型在进行自注意力机制时，对于每个位置的输入都会计算多个注意力分布。这种机制使得模型能够同时关注序列中的不同部分，并捕捉到全局上下文信息。

在Transformer中，自注意力机制是一种用于建立输入序列中元素之间相互关系的机制。对于每个位置的输入，Transformer会计算一个注意力分布，该分布表示与该位置相关的其他位置的权重。这样，模型可以根据这些权重来聚焦于输入序列中不同的部分。

重复注意力是通过多头注意力（multi-head attention）实现的。在多头注意力中，模型会并行计算多个注意力分布，并将它们进行线性变换和拼接操作，以获得最终的表示。每个注意力头可以关注输入序列的不同子空间，从而提取不同层次的语义信息。

通过重复注意力，Transformer能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系，并对不同部分进行更精细的建模。这种机制在自然语言处理任务中取得了很好的效果，比如机器翻译、文本生成等。