transformer模型的编码器解码器结构

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google在2017年提出的BERT模型中引入，并广泛用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。它主要由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

**编码器（Encoder）**：负责处理输入序列，将每个输入单词或字符转换成一系列密集向量表示，同时捕捉到整个输入序列的上下文信息。每个位置的输入通过一系列多层自注意力块（Self-Attention Blocks）处理，这些块包括点式乘法（dot-product attention）、加权求和以及前馈神经网络（Feedforward Networks）。编码器的输出通常被称为“键”、“值”和“查询”，它们会被用于计算与目标词语的相关度。

**解码器（Decoder）**：主要用于生成输出序列。它同样有多个自注意力层，但在处理当前位置的词时，会结合来自编码器的信息（称为“源”隐状态），并通过掩码（Masking）机制避免看到未来的输入。此外，解码器还有一个多头的前馈连接到前一阶段的输出，这个过程被称为“前向循环连接”（Lookahead Connections），以辅助预测。

相关问题

transformer模型编码器

Transformer模型的编码器（Encoder）是基于自注意力机制（Self-Attention）的核心组件，它是Transformer架构的基础部分。它主要用于处理序列数据，如文本。编码器由多个编码层组成，每一层包括三个主要组成部分：

1. **输入嵌入**：将每个词或字符映射到一个密集向量空间，通常通过词嵌入矩阵完成。

2. **多头自注意力**（Multi-Head Attention）：这是一个关键模块，它允许模型同时关注输入序列的不同部分。它会计算查询、键和值之间的相似度，并根据这些相似度生成注意力权重，最后将加权后的值组合起来。

3. **前馈神经网络（Feedforward Networks）**：也称为FFN，这部分包含了两层全连接层，用于对经过注意力机制的输入进行非线性变换，增加模型表达能力。

4. **残差连接（Residual Connections）** 和 **层归一化（Layer Normalization）**：这两种技术有助于信息在网络中平稳流动，使得训练过程更稳定。

编码器的工作流程通常是将输入序列传递给第一层的输入嵌入，然后逐层处理，每层都会更新其内部状态。整个序列通过所有层后，最后一层的输出会被视为该序列的编码表示，可以供下游任务如解码器使用或直接作为特征提取。

transformer编码器和解码器的内部结构

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它由编码器和解码器两部分组成。下面我将介绍一下它们的内部结构。

1. Transformer编码器：
Transformer编码器是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。具体来说，每个子层都有一个残差连接和一个层归一化操作。

- 多头自注意力机制：它通过计算输入序列中每个位置的注意力权重，来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。这个机制允许模型在处理输入序列时同时关注到不同位置的信息。

- 前馈神经网络：它是一个全连接的前向传播神经网络，用于对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。这个网络通常由两个线性层和一个激活函数组成。

2. Transformer解码器：
Transformer解码器也是由多个相同的层堆叠而成，每个层包含三个子层：多头自注意力机制、多头编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。

- 多头自注意力机制：与编码器中的自注意力机制类似，用于捕捉解码器输入序列中不同位置之间的依赖关系。

- 多头编码器-解码器注意力机制：它允许解码器在生成每个位置的输出时，对编码器的隐藏表示进行注意。这样可以帮助解码器更好地理解输入序列的语义信息。

- 前馈神经网络：同样用于对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。

在Transformer中，编码器和解码器之间通过编码器-解码器注意力机制进行交互，使得解码器可以利用编码器的信息来生成更准确的输出。