Contextual Transformer的计算公式

Contextual Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型，它基于Transformer架构，并引入了上下文信息来提高模型的性能。其计算公式如下：

1. 输入表示：对于输入的文本序列，首先将每个单词或字符转换为向量表示，通常使用词嵌入或字符嵌入来表示。假设输入序列的长度为N，每个单词或字符的向量表示为x1, x2, ..., xN。

2. 位置编码：为了捕捉序列中的位置信息，需要添加位置编码。位置编码是一个与输入向量维度相同的矩阵，用于表示每个位置的相对位置信息。

3. 自注意力机制：Contextual Transformer使用自注意力机制来建立单词或字符之间的关联。自注意力机制通过计算每个单词或字符与其他单词或字符之间的相关性得分，并根据得分对它们的向量表示进行加权求和。具体计算公式如下：

a. 查询向量（Query）：通过将输入向量与一个查询权重矩阵相乘得到查询向量Q。

b. 键向量（Key）：通过将输入向量与一个键权重矩阵相乘得到键向量K。

c. 值向量（Value）：通过将输入向量与一个值权重矩阵相乘得到值向量V。

d. 相关性得分（Attention Scores）：通过计算查询向量Q与键向量K之间的点积，再进行缩放操作得到相关性得分。

e. 注意力权重（Attention Weights）：通过对相关性得分进行softmax操作，得到注意力权重。

f. 上下文向量（Context Vector）：通过将注意力权重与值向量V进行加权求和，得到上下文向量。

4. 前馈神经网络：在自注意力机制之后，Contextual Transformer还包括一个前馈神经网络层。该层由两个全连接层组成，通过对上下文向量进行非线性变换和映射。

5. 输出层：最后，通过一个线性变换将前馈神经网络的输出映射到目标任务的输出空间。