Transformer 网络结构网络架构图

抱歉，由于引用内容中没有提供具体的网络架构图，我无法为您提供Transformer网络结构的详细介绍。但是，我可以简要介绍一下Transformer网络的主要组成部分。

Transformer网络是一种基于注意力机制的神经网络架构，主要用于自然语言处理和计算机视觉任务。它由编码器和解码器两个部分组成，每个部分都由多个层堆叠而成。

编码器由多个相同的层组成，每个层都包含两个子层：多头自注意力机制和全连接前馈网络。多头自注意力机制用于捕捉输入序列中的上下文信息，而全连接前馈网络则用于对注意力机制的输出进行进一步处理。每个子层之后都会添加层归一化和残差连接，以提高网络的稳定性和训练效果。

解码器也由多个相同的层组成，除了编码器的子层外，解码器还包含一个额外的子层，用于对编码器输出进行注意力机制的处理。这样可以使解码器能够根据编码器的输出生成目标序列。

总的来说，Transformer网络通过注意力机制和全连接前馈网络来建模输入序列之间的关系，并且通过层归一化和残差连接来提高网络的性能和训练效果。

相关问题

transformer网络结构

Transformer网络结构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。它采用了encoder-decoder架构，其中encoder层由多个encoder堆叠在一起，decoder层也一样。 Transformer的整体结构由以下几个部分组成：
1. Encoder层结构：包括Positional Encoding、Self-Attention、Multi-Headed Attention、Layer normalization和Feed Forward Neural Network等模块。Positional Encoding用于为输入序列的每个位置添加一个表示位置信息的向量，Self-Attention用于计算输入序列中不同位置的关联度，Multi-Headed Attention则是通过多组Self-Attention的加权求和来提取输入序列的不同信息，Layer normalization用于归一化网络中间层的输出，Feed Forward Neural Network则是一个前馈神经网络用于对中间层的输出进行非线性变换。
2. Decoder层结构：与Encoder层类似，但在Decoder层中还包括masked multi-head attention和output层。masked multi-head attention是一种将Decoder自身的未来信息屏蔽掉的attention机制，用于生成下一个时间步的输出。output层则是将Decoder的输出映射到目标语言的词汇空间。
3. 动态流程图描述了Transformer的整体计算流程，包括了输入序列的经过Encoder和Decoder的处理，以及最终输出结果的生成。
总的来说，Transformer网络结构采用了一系列的注意力机制，通过对输入序列的不同位置进行关联度计算和特征提取，从而实现了较好的语义表示和序列生成能力。相较于传统的RNN/LSTM模型，Transformer具有并行计算、长距离依赖建模能力强等优势，因此在很多任务中能够取得更好的效果，甚至可以代替传统的seq2seq模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer各层网络结构详解！面试必备！(附代码实现)](https://blog.csdn.net/weixin_41510260/article/details/101445016)[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: 100%"]
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transformer总体架构图

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它由维克托·奥尔什维茨(Vaswani)等人于2017年在论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于处理序列数据，比如自然语言处理任务。Transformer的主要架构包括以下几个关键部分：

1. **输入嵌入**（Input Embedding）：每个输入元素（如词、字符等）通过查找表（Embedding Look-up Table）映射成密集向量。

2. **位置编码**（Positional Encoding）：为了保持对序列中元素相对顺序的敏感性，即使在网络中没有循环结构，也会添加位置信息到输入向量上。

3. **多层自注意力模块**（Multi-head Self-Attention）：这是Transformer的核心部分，包含多个并行的注意力头，可以同时关注输入的不同方面。每层通常由自我注意力块（Self-Attention Block）、前馈神经网络（Feedforward Network）和残差连接（Residual Connections）组成。

4. **层间归一化**（Layer Normalization）：在每一层的开始和结束，会对整个层的输出进行标准化，有助于稳定训练过程。

5. **点积注意力**（Scaled Dot Product Attention）：用于计算每个位置元素与其他位置的相关性，然后将加权后的值作为查询结果。

6. **残差连接**（Residual Connections）：允许信息直接从一层传递到下一层，增强网络的表达能力。

7. **堆叠多层**（Stacking Multiple Layers）：通过堆叠多层Transformer，形成深度模型，提高模型的表示能力。