transformer结构画图
时间: 2023-10-04 22:12:11 浏览: 41
Transformer结构可以通过图示来表示如下:
```
输入 --> 编码器 --> 解码器 --> 输出
↓ ↓ ↓
位置编码 --> 自注意力层 --> 编码器-解码器注意力层 --> 线性层
↓ ↓ ↓
前馈神经网络 --> 前馈神经网络 --> 前馈神经网络 --> 前馈神经网络
```
其中,Transformer结构由以下几个主要组成部分构成:
1. 位置编码:用于为输入序列中每个位置编码位置信息。
2. 自注意力层:通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性来捕捉输入序列的重要特征。
3. 编码器-解码器注意力层:在解码器中,使用自注意力机制来关注输入序列中不同位置的信息。
4. 前馈神经网络:用于对自注意力层输出进行非线性变换和特征提取。
相关问题
transformer画图
在Transformer模型中,有多个Encoder和多个Decoder组成。每个Encoder和Decoder内部都由多个层堆叠而成,通常是6层。每一层都包括Self-Attention、Multi-Headed Attention、Feed-Forward Network等模块。Encoder和Decoder之间没有权重共享。以下是Transformer的一个示意图:
<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图解transformer | The Illustrated Transformer](https://blog.csdn.net/qq_36667170/article/details/124359818)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Transformer完全图解](https://blog.csdn.net/weixin_44305115/article/details/101622645)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
transformer 结构
Transformer结构是一种用于自然语言处理的神经网络架构。它由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。编码器负责将输入序列(例如句子)编码为一系列隐藏表示,而解码器则根据编码器的输出和先前的输出来生成目标序列(例如翻译的句子)。Transformer的核心是自注意力机制(Self-Attention),它允许模型在处理输入时同时关注到输入序列的不同部分,从而捕捉到更丰富的上下文信息。
自注意力机制通过计算输入序列中每个位置的注意力权重来实现。这些权重表示了每个位置对其他位置的重要程度,从而在编码器和解码器的不同层之间传递信息。在Transformer中,自注意力机制被称为多头注意力(Multi-Head Attention),通过并行计算多个注意力头来获得不同的表示能力。
除了自注意力机制,Transformer中还包含了前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)层,用于对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。
总结来说,Transformer结构通过编码器和解码器的组合,以及自注意力机制和前馈神经网络的使用,实现了在自然语言处理任务中取得出色效果的能力。