transformer架构解析
时间: 2023-09-12 15:12:50 浏览: 52
Transformer是一种基于自注意力机制的序列到序列模型,通常用于机器翻译、文本生成等任务。其主要思想是利用注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系,从而更好地对整个序列进行建模。
Transformer架构由编码器和解码器两部分组成,下面分别介绍它们的结构:
1. 编码器:
编码器由多层相同的模块组成,每个模块都包含两个子层:多头自注意力机制和前馈神经网络。其中,自注意力机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系,前馈神经网络则用于对每个位置的特征进行映射和变换。
自注意力机制的实现主要包括以下三个步骤:
(1)计算注意力权重:对于每个输入位置,根据其与其他位置的相似度计算出相应的注意力权重;
(2)加权求和:根据计算出的注意力权重对所有输入位置进行加权求和,得到每个位置的自注意力表示;
(3)多头机制:为了更好地捕捉不同类型的依赖关系,通常采用多头机制对注意力权重进行计算。
前馈神经网络的实现主要包括两个全连接层和一个激活函数,用于对每个位置的自注意力表示进行映射和变换。
2. 解码器:
解码器也由多层相同的模块组成,每个模块同样包含两个子层: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。其中,多头自注意力机制和前馈神经网络的作用与编码器中的相同。不同之处在于,解码器还需要利用编码器-解码器注意力机制来对输入序列和输出序列之间的依赖关系进行建模。
编码器-解码器注意力机制的实现主要包括以下三个步骤:
(1)计算注意力权重:对于每个输出位置,根据其与输入序列中所有位置的相似度计算出相应的注意力权重;
(2)加权求和:根据计算出的注意力权重对所有输入位置进行加权求和,得到每个位置的编码器-解码器注意力表示;
(3)多头机制:同样采用多头机制对注意力权重进行计算。
最终,解码器利用编码器的输出和自身的输出来进行计算,从而生成最终的目标序列。
以上就是Transformer架构的主要内容,其采用自注意力机制和多头机制来处理序列数据,具有更好的建模能力和泛化能力。