transformer教程

Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的神经网络模型。它的主要构成部分包括位置编码、自注意力机制、残差连接与层归一化以及前向网络。位置编码是为了解决Transformer对位置不敏感的问题而引入的。Transformer中的位置编码是通过将字向量与位置编码相加来实现的。这样，每个字向量都会被赋予一个位置信息，从而使得Transformer能够区分不同位置的字。[2]

在Transformer中，只有三个矩阵需要学习，分别是Wq、Wk和Wv。这三个矩阵用于计算注意力权重，而后续的计算都是固定的。这意味着在一个句子中，所有的词都使用相同的这三个矩阵，因此句子的长度对于Transformer来说并不重要。[3]

总结来说，Transformer是一种位置不敏感的神经网络模型，通过位置编码和注意力机制来处理输入序列。它的设计使得句子的长度对于模型的性能没有太大影响。