Transformer block
时间: 2023-11-14 10:11:03 浏览: 13
Transformer block 是 Transformer 模型的基本组成单元,它由多个子层组成,包括自注意力层和前馈神经网络层。自注意力层用于计算输入序列中每个元素与其他元素之间的关系,前馈神经网络层则用于对每个元素进行非线性变换。Transformer block 的输入和输出都是一个固定长度的向量,它们可以被串联起来形成一个完整的 Transformer 模型。在训练过程中,Transformer block 会不断地调整自身的参数,以最小化模型在给定任务上的损失函数。
相关问题
TransformerBlock
TransformerBlock 是指在BERT中的一个组件,它是BERT模型中的Encoder的基本单元。TransformerBlock实际上是Transformer模型的一个组成部分,它用于将输入序列进行编码。Transformer模型是一个序列到序列(Seq2seq)模型,可以用于各种自然语言处理任务。TransformerBlock的主要特点是具有线性复杂度的特征向量维度和序列计算的并行化能力。它通过注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的关系,并通过多层神经网络进行非线性变换。在BERT中,TransformerBlock被重复堆叠多次以构建Encoder层,以便对输入序列进行多层次的表示学习。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Transformer](https://blog.csdn.net/qq_37774399/article/details/119602984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [transformer:应用于时间序列的 Transformer 模型(最初来自 Attention is All You Need)的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42131705/19209947)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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Transformer Block
Transformer Block是Transformer模型的基本组成单元,由多个子层组成。一个标准的Transformer Block包含了多头自注意力模块(Multi-Head Attention)、前馈神经网络(Feed-Forward Network)和残差连接(Residual Connection)。其中,Multi-Head Attention用于捕捉输入序列中的关键信息,前馈神经网络用于对输入进行非线性变换,残差连接用于防止网络退化。在每个子层中,还包括Layer Normalization用于对每一层的激活值进行归一化。Transformer Block的设计使得它能够并行计算,从而加速了模型的训练和推理过程。