transformer详细

Transformer是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型，它采用了一种称为自注意力机制的方法来处理输入序列。Transformer的整体结构由Encoder和Decoder两个部分组成，每个部分包含了6个block。

在Transformer中，输入序列首先经过Encoder进行编码。每个Encoder block包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制允许模型能够关注输入序列中不同位置的信息，并学习到它们之间的关系。前馈神经网络则负责对每个位置的隐藏状态进行非线性变换。Encoder block的输出会作为下一个block的输入，从而逐渐提取输入序列的特征。

经过Encoder编码后，得到的隐藏状态会被输入到Decoder中进行解码。Decoder的结构与Encoder类似，也包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。但在Decoder中，多头自注意力机制还会额外关注Encoder输出的隐藏状态，以便模型能够利用输入序列的信息进行更好的解码。

Transformer的工作流程大致如下：首先，输入序列经过Encoder进行编码，得到一系列隐藏状态。然后，Decoder根据这些隐藏状态和已知的目标序列进行解码，生成预测的输出序列。整个过程是端到端的，即模型直接从原始输入到最终输出的映射。

总的来说，Transformer通过自注意力机制和编码-解码结构，能够处理序列数据并进行语言翻译等自然语言处理任务。它的出现在机器翻译等任务中取得了很好的效果，并成为了自然语言处理领域的重要模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [详解transformer](https://blog.csdn.net/weixin_42127358/article/details/121652158)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Transformer [全网最详细的Transformer讲解]](https://blog.csdn.net/weixin_68191319/article/details/129228502)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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