transformer中的残差网络

Transformer中的残差网络是在借鉴了卷积神经网络(CNN)中的残差学习原理之后应用到Transformer架构中的一种设计。残差网络最初是由He等人在他们的ResNet模型中提出的[^2]，目的是为了克服深度神经网络训练时面临的梯度消失和网络退化问题。这些问题是由于深层网络中信息在网络向前传播过程中可能会逐渐丢失，导致训练困难。

在Transformer中，残差连接被用来构建一个恒等映射（identity mapping），使得输入信号能够直接添加到经过变换后的输出上，即使在深层次也保持了原始输入的直接通路。这样做的好处是可以让模型更容易学习到更复杂的表示，因为它们不需要从头开始学到完整的变换，而是只需学会与之前层的差异[^1]。因此，残差结构允许Transformer模型轻松地扩展到非常大的深度，提高了模型性能和训练效率。

要直观理解，想象你在构建一个大型的拼图，传统方式可能需要一步步精确地拼凑每个部分。而有了残差连接，就像有一个便捷的捷径，可以直接跳过一些步骤，把已经完成的部分放上去。这简化了整体的学习过程，使得Transformer能够有效地处理长序列数据。

相关问题

残差网络和transformer

### Residual Networks (ResNets) 和 Transformers 的比较

#### 特征提取方式
Residual Networks 使用卷积操作作为主要特征提取手段，通过堆叠多层卷积层来构建深层架构。为了克服随着网络加深而导致的梯度消失问题，引入了跳跃连接机制[^1]。

Transformers 则完全依赖自注意力机制(self-attention mechanism)，该机制允许模型并行处理序列中的每一个位置，并且能够捕捉到全局范围内的依赖关系。这种设计使得 Transformers 对于长距离依赖特别有效。

#### 架构差异
在 ResNet 中，数据流经一系列带有权重参数的标准神经元单元；而在 Transformer 结构里，则是由多头自注意模块(Multi-head Attention Module)以及前馈全连接层(Feed Forward Layer)组成。此外，Position-wise Feed-forward Networks 和 Layer Normalization 是构成标准 Transformer 块的重要组成部分。

#### 训练稳定性
由于存在残差路径(residual path),即使当主干网络变得非常深时,ResNet仍然可以保持良好的收敛性能和较高的准确性。相比之下，在原始版本中，Transformer 并未采用类似的技巧来解决极深层次下的优化难题;不过后来的研究表明适当调整初始化方案或加入正则项也可以达到相似的效果。

import torch.nn as nn

class BasicBlock(nn.Module):  # Example of a basic block in ResNet
    expansion = 1
    
    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        ...
        
class MultiHeadAttention(nn.Module):  # Simplified version of multihead attention used in Transformer
    def forward(query, key, value, mask=None):
        "Implements Figure 2"
        ...

transformer中的残差连接

在Transformer模型中，残差连接是一种特殊的连接方式，用于在深层网络中传递信息和缓解梯度消失的问题。该连接将输入添加到每个子层的输出上，使得网络可以直接学习原始输入的表示。这样做的好处是可以更好地保留输入的信息，减轻网络的训练负担，并提高模型的性能。

具体来说，在Transformer的编码器和解码器中，残差连接被应用于每个子层。在编码器中，每个子层包括一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。在解码器中，除了这两个子层外，还有一个多头注意力机制用于关注编码器的输出。

在每个子层中，残差连接将子层的输出与其输入相加，并在相加后进行归一化处理。这种残差连接使得网络可以更容易地学习输入的表示，并通过层规范化（Layer Normalization）处理来保证网络的稳定性。

总之，Transformer中的残差连接是一种在深层网络中传递信息和缓解梯度消失问题的连接方式，通过将输入添加到子层的输出上，提高模型的性能和训练效果。