transformer模型详解
时间: 2023-07-03 09:33:18 浏览: 36
Transformer 是一种基于注意力机制的序列到序列模型,最初由 Vaswani 等人在 2017 年提出。它是一种非递归的神经网络结构,用于处理序列数据,如自然语言处理、语音识别和音乐生成等任务。
Transformer 模型中的核心是自注意力机制(self-attention mechanism),它是一种用于计算输入序列中各个元素之间关系的机制。在自注意力机制中,每个输入元素都与其他元素计算相似度得到一个权重,然后将它们加权求和得到一个输出向量。这个过程可以表示为矩阵乘法的形式,其中一个矩阵是输入序列的编码矩阵,另一个矩阵是由输入序列编码矩阵计算得到的一个注意力矩阵。
Transformer 模型包含了编码器和解码器两个部分,其中编码器用于将输入序列转换为一系列高层次的特征表示,解码器则用于根据编码器的输出和上一个时间步的解码器输出来生成下一个输出。在解码器中,除了自注意力机制外,还引入了一个叫做“编码器-解码器注意力机制”(encoder-decoder attention mechanism)的机制,用于将编码器的输出与解码器的输入计算相似度,从而帮助解码器生成更准确的输出。
Transformer 模型的优点在于,它能够处理任意长度的输入序列,而且在训练时可以并行计算,因此相比于传统的递归神经网络,在处理长序列时具有更快的速度和更好的性能。同时,由于没有传统的循环或卷积结构,Transformer 模型也更易于实现和优化。
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Transformer 模型详解
Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型,由 Vaswani 等人在 2017 年提出,用于解决自然语言处理中的序列到序列(Sequence-to-Sequence)任务,如机器翻译、文本摘要等。相比于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer 模型具有并行计算能力强、长距离依赖性建模能力强等优点。
Transformer 模型主要由编码器和解码器两部分组成。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成,每个层包含两个子层:多头自注意力机制和全连接前馈网络。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,全连接前馈网络用于对每个位置的特征进行非线性变换。
在自注意力机制中,每个输入位置都会与其他位置计算相似度得到权重,然后将所有位置的特征按照权重进行加权求和,得到该位置的表示。为了提高模型的表达能力,Transformer 模型使用了多头注意力机制,即将输入特征分别进行不同的线性变换后再进行自注意力计算,最后将不同头的结果进行拼接。
在训练过程中,Transformer 模型采用了一种叫做“Masked Self-Attention”的技巧,即在解码器的自注意力计算中,只允许当前位置之前的位置进行注意力计算,以避免模型在预测时使用未来信息。