残差模块 transformer

残差模块是Transformer模型中的一种关键组件。它的作用是解决深层神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。在残差模块中，输入数据会通过一个跳跃连接（shortcut connection）直接传递给输出，与此同时，输入还会经过一系列的线性变换和非线性激活函数处理。通过这种方式，残差模块能够让梯度更好地向后传播，从而加快模型的收敛速度。

相关问题

Transformer代码模块

Transformer是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据，尤其是在自然语言处理领域，如机器翻译、文本分类等任务上表现出色。其核心组成部分包括以下几个关键代码模块：

1. **自注意力层（Self-Attention Layer）**：这是Transformer架构的核心部分，通过计算每个位置的输入与所有其他位置之间的相似度，生成一个加权的表示。这通常涉及三个矩阵操作：查询（Q）、键（K）和值（V），并通过softmax函数进行归一化。

def self_attention(Q, K, V):
    similarity = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / sqrt(K.shape[-1])
    attention_weights = softmax(similarity, dim=-1)
    output = torch.matmul(attention_weights, V)
    return output

2. **前馈神经网络（Feedforward Network）**：每层自注意力之后，通常会有一个前馈网络用于进一步处理上下文信息。它通常包含两层线性变换，中间加上ReLU激活。

def feed_forward(x):
    x = torch.relu(torch.Linear(x.size(-1), hidden_dim)(x))
    x = torch.Linear(hidden_dim, x.size(-1))(x)
    return x

3. **位置编码（Positional Encoding）**：为了捕捉序列的顺序信息，Transformer引入了固定或可学习的位置编码机制，将其添加到原始词向量中。

4. **堆叠和残差连接（Stacking and Residual Connections）**：多个自注意力和前馈网络层串联在一起，并通过残差连接（skip connection）保证信息流动，增强了模型的训练效果。

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        self.self_attn = ...
        self.ffn = ...

    def forward(self, x):
        residual = x
        x = self.self_attn(x) + residual
        x = self.ffn(x) + x  # Residual connections
        return x

transformer模型模块

Transformer是一种深度学习架构，最初由Google在2017年提出的，它主要用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。Transformer的主要组成部分包括以下几个模块：

1. **自注意力机制**（Self-Attention）：这是Transformer的核心部分，它允许模型关注输入序列中的每个位置，而不仅仅是前一个位置，这极大地提高了模型对长距离依赖的理解能力。

2. **位置编码**（Positional Encoding）：为了给模型提供序列信息，因为在无监督的自注意力中，顺序信息丢失了，所以需要一种方式来指示单词在序列中的相对位置。

3. **多头注意力**（Multi-Head Attention）：将自注意力分成多个独立的“头部”并同时计算，可以捕捉到不同抽象层次的信息。

4. **点积注意力**（Dot Product Attention）：通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的点积，并经过softmax转换，得出每个位置的重要性权重。

5. **前馈神经网络（Feedforward Networks）**：接在注意力块之后，用于进一步提取特征。

6. **残差连接（Residual Connections）**和**层归一化（Layer Normalization）**：这两个技术帮助模型更好地训练深层网络，使得梯度更易于流动。