transformer 编码器

Transformer编码器是一种基于自注意力机制的神经网络结构，用于处理序列数据。它是Transformer模型的重要组成部分，常用于机器翻译、语言模型、文本生成等自然语言处理任务中。

在Transformer编码器中，输入序列经过一个堆叠的多层自注意力层和前馈神经网络层进行处理。自注意力层通过计算输入序列中各个位置的注意力权重，来对不同位置的信息进行建模。前馈神经网络层则通过全连接层对每个位置上的隐藏表示进行非线性变换。

具体地，自注意力机制允许模型在计算某个位置的表示时，根据其他位置的信息自动调整权重。这样可以捕捉到输入序列中不同位置之间的依赖关系，并且不受固定窗口大小的限制。在自注意力计算中，通过计算查询、键和值之间的相似度，得到每个位置对其他位置的注意力权重。然后，根据权重对值进行加权求和得到每个位置的输出。

通过堆叠多层自注意力层和前馈神经网络层，Transformer编码器能够对输入序列进行多层次的建模，提取更丰富的特征表示。这种结构使得Transformer编码器在处理长序列和捕捉全局依赖关系方面具有优势，相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络能够更好地捕捉序列中的信息。