Transformer结构

Transformer是深度学习中一种革命性的架构，由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于自然语言处理任务，尤其是机器翻译。Transformer的主要特点在于其自注意力机制（Self-Attention），这种机制使得模型能够同时考虑输入序列中的所有元素，而非像传统的RNN那样顺序处理。

Transformer结构主要包括以下几个关键组件：
1. **编码器（Encoder）**：它包含了多层编码器块，每一层由多头注意力模块（Multi-Head Attention）、前馈神经网络（Feedforward Networks）和残差连接（Residual Connections）组成。这些模块允许信息在整个输入序列之间自由流动。
2. **解码器（Decoder）**：类似于编码器，但添加了一个前向掩码（Masked Self-Attention），以防止模型看到未来的信息。在多层解码器中，每一层也会接收到编码器的上下文表示。
3. **自注意力（Self-Attention）**：这个模块的核心，它计算输入序列中每个位置与其他位置的权重，形成注意力分布，从而捕捉到不同位置之间的关联。
4. **点积注意力（Dot Product Attention）**：用于计算注意力得分，然后将这些得分转换为加权和，得到对输入的加权表示。

Transformer的创新之处在于它的并行计算能力，这使得它可以有效地处理长序列，而且训练速度更快。它在诸如机器翻译、文本分类、情感分析等任务上取得了显著的性能提升。