transformer
时间: 2023-09-30 13:01:42 浏览: 47
Transformer是一种基于Encoder-Decoder框架的模型,它在自然语言处理任务中取得了显著的成果。Transformer的结构主要分为四个部分,并且最重要的是第2和第3部分,即Encoder和Decoder。接下来我将按照顺序逐步介绍Transformer的网络结构以及其输入。
首先,让我们来了解Transformer的输入。Transformer的输入由两部分组成:源语言输入和目标语言输入。在机器翻译任务中,源语言输入是需要被翻译的句子,而目标语言输入是对应的翻译结果。这两部分输入都需要进行嵌入操作,这样可以将每个单词或符号表示成一个固定维度的向量。通常,这些向量可以通过预训练的词向量来获取。
接下来,让我们来了解Transformer的网络结构。Transformer的网络结构主要分为Encoder和Decoder两个部分。Encoder是用来将源语言输入编码成一个隐藏表示的部分,而Decoder则是用来从这个隐藏表示中生成目标语言输出的部分。
在Encoder部分,输入的嵌入向量首先通过一个位置编码层,它用来为不同位置的单词或符号添加位置信息。然后,输入通过多层的自注意力机制(Self-Attention)和前馈神经网络(Feed-forward Neural Network)进行处理。自注意力机制能够帮助模型关注输入序列中不同位置的单词之间的依赖关系,从而更好地表示输入序列。前馈神经网络则用来增强模型的非线性表达能力。
在Decoder部分,输入的嵌入向量同样首先通过一个位置编码层。然后,输入通过多层的自注意力机制、编码器-解码器注意力机制(Encoder-Decoder Attention)和前馈神经网络进行处理。自注意力机制和编码器-解码器注意力机制帮助模型关注输入序列和已生成序列之间的依赖关系,从而更好地生成输出序列。
综上所述,Transformer是一种基于Encoder-Decoder框架的模型,它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入序列,并通过编码器-解码器注意力机制来生成输出序列。Transformer的优点包括能够捕捉长距离依赖关系、并行化计算以及通用性强等。然而,它的缺点包括需要大量的计算资源和训练数据、对超参数的敏感性以及对输入序列的长度限制。
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