transformer图示
时间: 2024-02-29 13:50:40 浏览: 33
Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型,它在处理序列数据时表现出色。下面是一个简化的Transformer图示:
```
输入序列 --> 编码器 --> 解码器 --> 输出序列
```
在Transformer中,输入序列首先通过编码器进行编码,然后解码器根据编码器的输出生成输出序列。编码器和解码器都由多个层组成,每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。
具体来说,编码器的每一层都有两个子层:多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制可以同时关注输入序列中的不同位置,并计算每个位置的权重。前馈神经网络则对每个位置的特征进行非线性变换。
解码器也有两个子层:多头自注意力机制和编码器-解码器注意力机制。多头自注意力机制用于关注输出序列中的不同位置,而编码器-解码器注意力机制则用于关注输入序列和输出序列之间的对应关系。
通过多个编码器和解码器层的堆叠,Transformer可以捕捉输入序列和输出序列之间的长距离依赖关系,从而提高模型的性能。
相关问题
transformer简易图示
Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型。它由编码器和解码器组成,其中编码器用于将输入序列编码为一系列隐藏表示,而解码器则将这些隐藏表示解码为输出序列。
下面是一个简易的Transformer图示:
```
输入序列 -> 编码器 -> 解码器 -> 输出序列
```
编码器由多个相同的Transformer块组成,每个块都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制允许模型在编码过程中关注输入序列中的不同位置,以便更好地捕捉上下文信息。前馈神经网络则用于对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。
解码器也由多个相同的Transformer块组成,但在解码器中,自注意力机制被修改为只能关注前面的位置,这样可以确保生成输出序列时不会使用未来的信息。
通过多个Transformer块的堆叠,Transformer模型能够在输入序列和输出序列之间建立起复杂的关系,从而实现高质量的翻译、摘要等任务。
transformer原理图示
Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型,它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。下面是Transformer的原理图示:
```
输入序列 --> 编码器 --> 解码器 --> 输出序列
```
Transformer由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入序列转换为一个高维表示,解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成输出序列。
编码器由多个相同的层堆叠而成,每个层包含两个子层:多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制能够对输入序列中的不同位置进行关注,从而捕捉到全局的语义信息。前馈神经网络则对每个位置的表示进行非线性变换。
解码器也由多个相同的层堆叠而成,除了编码器的两个子层外,解码器还包含一个多头注意力机制。多头注意力机制用于对编码器的输出和之前的预测结果进行关注,以便生成下一个位置的输出。
Transformer通过使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系,避免了传统的循环神经网络中存在的梯度消失和梯度爆炸问题。同时,Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术来加速训练和提高模型性能。
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