Transformer计算公式

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它引入了自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息。下面是Transformer模型中的计算公式：

1. 自注意力机制（Self-Attention）：
- 输入：输入序列X，维度为d_model，长度为n。
- 查询（Query）：Q = XW_Q，其中W_Q是查询权重矩阵，维度为d_model×d_k。
- 键（Key）：K = XW_K，其中W_K是键权重矩阵，维度为d_model×d_k。
- 值（Value）：V = XW_V，其中W_V是值权重矩阵，维度为d_model×d_v。
- 注意力权重（Attention Weights）：A = softmax(QK^T / √d_k)，其中^T表示转置操作。
- 注意力输出（Attention Output）：O = AV。

2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention）：
- 输入：输入序列X，维度为d_model，长度为n。
- 多头注意力输出（Multi-Head Attention Output）：O = Concat(head_1, ..., head_h)W_O，其中head_i = SelfAttention(XW_{Qi}, XW_{Ki}, XW_{Vi})，W_O是输出权重矩阵，维度为h×d_v×d_model。

3. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：
- 输入：输入序列X，维度为d_model，长度为n。
- 前馈神经网络输出（FFN Output）：O = ReLU(XW_1 + b_1)W_2 + b_2，其中W_1、W_2是权重矩阵，b_1、b_2是偏置向量。

4. 编码器层（Encoder Layer）：
- 输入：输入序列X，维度为d_model，长度为n。
- 编码器层输出（Encoder Layer Output）：O = LayerNorm(X + MultiHeadAttention(X) + FFN(X))，其中LayerNorm是层归一化操作。

5. 解码器层（Decoder Layer）：
- 输入：输入序列X，维度为d_model，长度为n。
- 解码器层输出（Decoder Layer Output）：O = LayerNorm(X + MultiHeadAttention(X, EncoderOutput) + MultiHeadAttention(X, X) + FFN(X))，其中EncoderOutput是编码器层的输出。

以上是Transformer模型中的主要计算公式。通过多个编码器层和解码器层的堆叠，Transformer模型可以实现对输入序列的建模和生成输出序列的能力。