transformer encoder输入格式

Transformer Encoder 的输入格式是一个由词嵌入向量组成的向量序列，也就是一个形状为 [sequence_length, embedding_size] 的矩阵。其中，sequence_length 表示输入序列的长度，embedding_size 表示每个词嵌入向量的维度。在输入序列的首尾通常会添加起始符 [CLS] 和终止符 [SEP]，用于标识序列的开始和结束。此外，在输入序列中可能还会添加位置编码，用于表示每个词嵌入向量在序列中的位置信息。

相关问题

transformer encoder 级联

Transformer Encoder的级联是指将多个Transformer Encoder层按顺序连接在一起，形成一个更深层的网络结构。每个Transformer Encoder层由多个自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）组成。

级联多个Transformer Encoder层有以下几个作用：
1. 增加模型的深度：通过增加层数，模型可以更好地捕捉输入序列中的长程依赖关系，提升模型的表示能力。
2. 强化特征提取：每个Transformer Encoder层都可以对输入进行一次特征提取，级联多个层可以累积不同层的特征表示，进一步提升模型的表达能力。
3. 增强模型的鲁棒性：级联多个Transformer Encoder层可以提高模型对输入噪声和扰动的鲁棒性，使得模型更加稳定。

在级联多个Transformer Encoder层时，通常会使用残差连接（residual connection）和层归一化（layer normalization）来帮助信息传递和梯度流动。残差连接可以使得底层的信息直接传递到上层，避免信息丢失；层归一化则可以加速模型训练和提高模型的泛化能力。

总结来说，级联多个Transformer Encoder层可以增加模型的深度和表示能力，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

文本的Transformer Encoder

Transformer Encoder是一种用于处理文本数据的神经网络模型，它是Transformer模型的一个重要组成部分。Transformer Encoder主要用于将输入的文本序列转换为高维的表示向量，以便后续任务进行处理。

Transformer Encoder的核心是自注意力机制（Self-Attention），它能够在不同位置之间建立关联，并且能够自动学习不同位置之间的依赖关系。自注意力机制通过计算每个位置与其他位置之间的相关性得到一个权重矩阵，然后将这个权重矩阵应用于输入序列，从而得到每个位置的加权表示。

具体来说，Transformer Encoder由多个相同的层堆叠而成。每个层都包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制可以捕捉输入序列中不同位置之间的关系，而前馈神经网络则可以对每个位置的表示进行非线性变换。

在多头自注意力机制中，输入序列首先通过三个线性变换得到查询（Query）、键（Key）和值（Value）的表示。然后，通过计算查询与键的相似度得到注意力权重，并将权重应用于值上，得到加权后的表示。最后，将多个注意力头的结果进行拼接和线性变换，得到最终的自注意力表示。

在前馈神经网络中，每个位置的表示会经过一个全连接的前馈神经网络进行非线性变换。这个前馈神经网络通常由两个线性层和一个激活函数组成。

通过多个Transformer Encoder层的堆叠，输入序列的表示会逐渐被丰富和转换，从而能够更好地表达输入文本的语义信息。最后，可以将Transformer Encoder的输出用于各种下游任务，如文本分类、机器翻译等。