transformer的网络结构图
时间: 2023-07-07 11:38:39 浏览: 47
Transformer 网络结构图如下所示:
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输入数据 -> Encoder 层(多头自注意力机制 + 前馈神经网络) -> Decoder 层(多头自注意力机制 + 多头注意力机制 + 前馈神经网络) -> 输出数据
```
其中,Encoder 层和 Decoder 层都由多个堆叠的子层组成,每个子层都有一个残差连接和一个层归一化操作。Encoder 层和 Decoder 层之间还有一个额外的注意力机制,用于在 Decoder 层中选择 Encoder 层的信息。在每个子层中,多头注意力机制和前馈神经网络都被用来处理输入数据。在多头注意力机制中,输入数据被分成多个头,每个头都执行自注意力计算。在前馈神经网络中,输入数据被传递到一个全连接神经网络中进行处理。
相关问题
transformer 网络结构图是啥样
Transformer 网络结构包含了若干个编码器和解码器块,这些块之间使用注意力机制进行连接。
输入序列通过编码器块进行编码,然后将编码后的表示作为解码器块的输入。解码器块输出序列的每一步都使用注意力机制来聚焦输入序列的不同部分。
一个 Transformer 块的结构如下:
1. 多头注意力层
2. 逐点前馈网络层
3. 残差连接和层归一化层
输入序列经过多个 Transformer 块进行编码或解码之后,最终会得到序列的高维表示,这些表示可以用来做各种不同的任务。
Transformer 网络结构网络架构图
抱歉,由于引用内容中没有提供具体的网络架构图,我无法为您提供Transformer网络结构的详细介绍。但是,我可以简要介绍一下Transformer网络的主要组成部分。
Transformer网络是一种基于注意力机制的神经网络架构,主要用于自然语言处理和计算机视觉任务。它由编码器和解码器两个部分组成,每个部分都由多个层堆叠而成。
编码器由多个相同的层组成,每个层都包含两个子层:多头自注意力机制和全连接前馈网络。多头自注意力机制用于捕捉输入序列中的上下文信息,而全连接前馈网络则用于对注意力机制的输出进行进一步处理。每个子层之后都会添加层归一化和残差连接,以提高网络的稳定性和训练效果。
解码器也由多个相同的层组成,除了编码器的子层外,解码器还包含一个额外的子层,用于对编码器输出进行注意力机制的处理。这样可以使解码器能够根据编码器的输出生成目标序列。
总的来说,Transformer网络通过注意力机制和全连接前馈网络来建模输入序列之间的关系,并且通过层归一化和残差连接来提高网络的性能和训练效果。