transformer源码讲解

Transformer 是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型。它的源码包含了许多关键的组件和概念。其中一项重要的改进是 "positional encoding"，它解决了传统神经网络无法处理序列信息的问题。通过加入 "positional encoding"，Transformer 可以对单词的位置信息进行建模。这种编码方式可以使模型更好地理解词语在句子中的位置关系。

另一个重要的概念是 Multi-Head Attention 机制。这个机制在 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 中都被使用到。Multi-Head Attention 允许模型将注意力集中于不同的位置，从而提取多个相关性信息。它能够同时计算多个不同的注意力权重，然后将它们合并起来。这种机制提高了模型对序列中不同位置的依赖性建模能力。

此外，Transformer 中还使用了Teacher Forcing技术。这种技术在编码器-解码器架构中被广泛应用，不仅在 Transformer 中，在 RNN 模型中也有类似的应用。Teacher Forcing 是一种训练技巧，它在解码器中使用了真实目标序列的部分或全部作为输入，以帮助模型更好地生成正确的输出。

另外，Transformer 中还有一种叫做 "Add & Norm" 的操作。这个操作是一种规范化方法，用于处理网络层之间的输入和输出。通过将输入与输出相加，并进行归一化处理，可以帮助网络更好地进行信息传递和梯度流动。

以上是 Transformer 源码中的几个关键概念和组件的讲解。这些概念和方法的引入和使用，使得 Transformer 在自然语言处理任务中取得了很大的成功。