Transformer模型的详细设计流程 流程图
时间: 2023-11-14 07:27:40 浏览: 48
Transformer模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型,其设计流程可以概括为以下几个步骤:
1. 数据预处理:将输入序列转化为嵌入向量,通过添加位置编码来表示序列中每个元素的位置信息。
2. 编码器(Encoder)设计:Encoder由多个相同的层组成,每个层都是由注意力机制和前馈神经网络(Feedforward Neural Network,简称FFN)构成。FFN包含两个全连接层和一个激活函数,其中每个注意力机制由多头注意力机制(Multi-Head Attention)和点式前馈网络(Pointwise Feedforward Network)组成。每个注意力机制都会将输入序列中的每个元素对应到一个输出向量,这些向量组合成输出序列。
3. 解码器(Decoder)设计:Decoder也由多个相同的层组成,每个层都包含自注意力机制(Self-Attention)、编码器-解码器注意力机制(Encoder-Decoder Attention)和点式前馈网络。解码器的输入是目标序列,输出是每个时间步的预测值。解码器的第一个注意力机制会关注目标序列中的所有元素,而第二个注意力机制则会关注编码器输出的所有元素。
4. 损失函数和优化器:使用交叉熵损失函数,并使用Adam优化器进行模型训练。
下面是一个Transformer模型的设计流程图:
![Transformer模型设计流程图](https://img-blog.csdn.net/20180804142348174?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Jvb3RfNzIzNDA4MDM=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/85)