transformer详细网络结构描述
时间: 2023-09-30 16:12:57 浏览: 241
Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络,通常用于自然语言处理任务,如机器翻译和语言模型。Transformer 由编码器和解码器两部分组成,下面我会详细介绍它们的网络结构。
编码器由多层堆叠的自注意力层(self-attention layer)和前馈神经网络(feed-forward neural network)组成。每个自注意力层包括三个子层:多头注意力机制(multi-head attention)、层归一化(layer normalization)和前馈神经网络。其中,多头注意力机制采用了多个注意力头来学习不同的表示,层归一化用于缓解梯度问题,前馈神经网络采用了两个线性变换和一个激活函数来对输入进行变换。
解码器也由多层堆叠的自注意力层、编码器-解码器注意力层和前馈神经网络组成。其中,编码器-解码器注意力层用于将编码器的输出和解码器的当前状态进行关联,以便更好地进行翻译或生成任务。
在自注意力机制中,输入序列中的每一个元素都会与其他元素进行交互,以计算它们之间的相似度和权重。具体来说,它通过计算输入序列的三种表示(查询,键和值)之间的点积注意力来实现交互。这样,每个元素都可以获得自己和其他元素之间的相关信息,进而生成更好的表示。
总的来说,Transformer 的网络结构非常复杂,但它通过自注意力机制和堆叠的多层神经网络来实现了在自然语言处理任务中表现出色的效果。
相关问题
Vision Transformer详细描述网络结构
Vision Transformer(ViT)是一种全新的视觉任务模型,通过引入Transformer模块,使其在视觉任务中具有了很高的表现力和泛化能力。该模型的网络结构主要分为两部分,分别是“Patch Embeddings”和“Transformer Encoder”。
其中,“Patch Embeddings”将输入的图像分割成固定大小的图块,每个图块都表示为一个固定长度的向量,在本模型中称之为“patch embeddings”。这一步相当于对输入的图像进行了一个特征提取的步骤。
接下来,“Transformer Encoder”模块对这些“patch embeddings”进行处理,生成对整个图像的编码。该模块由多个Transformer Encoder Block组成,每个Block中都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。
总的来说,Vision Transformer模型采用了Transformer的核心机制,将输入图像划分为较小的块,利用Transformer Encoder来代替卷积神经网络进行特征提取和特定任务的训练。这种结构的优点在于它可以直接学习输入序列的全局相互作用,从而适合于广泛的自然语言处理和计算机视觉任务。
transformer网络结构
Transformer网络结构是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的神经网络模型。它采用了encoder-decoder架构,其中encoder层由多个encoder堆叠在一起,decoder层也一样。 Transformer的整体结构由以下几个部分组成:
1. Encoder层结构:包括Positional Encoding、Self-Attention、Multi-Headed Attention、Layer normalization和Feed Forward Neural Network等模块。Positional Encoding用于为输入序列的每个位置添加一个表示位置信息的向量,Self-Attention用于计算输入序列中不同位置的关联度,Multi-Headed Attention则是通过多组Self-Attention的加权求和来提取输入序列的不同信息,Layer normalization用于归一化网络中间层的输出,Feed Forward Neural Network则是一个前馈神经网络用于对中间层的输出进行非线性变换。
2. Decoder层结构:与Encoder层类似,但在Decoder层中还包括masked multi-head attention和output层。masked multi-head attention是一种将Decoder自身的未来信息屏蔽掉的attention机制,用于生成下一个时间步的输出。output层则是将Decoder的输出映射到目标语言的词汇空间。
3. 动态流程图描述了Transformer的整体计算流程,包括了输入序列的经过Encoder和Decoder的处理,以及最终输出结果的生成。
总的来说,Transformer网络结构采用了一系列的注意力机制,通过对输入序列的不同位置进行关联度计算和特征提取,从而实现了较好的语义表示和序列生成能力。相较于传统的RNN/LSTM模型,Transformer具有并行计算、长距离依赖建模能力强等优势,因此在很多任务中能够取得更好的效果,甚至可以代替传统的seq2seq模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer各层网络结构详解!面试必备!(附代码实现)](https://blog.csdn.net/weixin_41510260/article/details/101445016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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