transform原理简图
时间: 2023-07-05 14:22:44 浏览: 62
下面是Transformer的基本结构图:
![](https://cdn.jsdelivr.net/gh/QinjieLin/image-repo/img/20210708182538.png)
Transformer主要由编码器和解码器两部分组成,它们都由多个相同的层组成,每个层包含了两个子层,一个是自注意力机制子层,一个是全连接子层。其中,编码器和解码器的自注意力机制子层是相同的,但是全连接子层有所不同。
自注意力机制子层主要用于捕捉输入序列中的上下文信息,每个位置的输入都可以与其他位置的输入进行交互和关联。全连接子层主要用于对于每个位置的输入进行非线性变换和映射。
具体来说,自注意力机制子层主要包含了三个部分:
1. Query、Key、Value映射:对于输入序列中的每个位置,分别通过线性变换得到Query、Key、Value向量。
2. 注意力计算:通过计算Query和Key之间的相似度得到注意力权重,然后对于输入序列中的每个位置,通过加权平均得到Value向量的输出。
3. 多头注意力机制:对于每个位置,可以采用多个注意力头,分别计算不同的Query、Key、Value向量,并且将它们拼接在一起得到最终的输出向量。
全连接子层主要包含了两个部分:
1. 前向网络:对于每个位置的输入,通过两个线性变换和激活函数得到非线性变换的结果。
2. 残差连接和归一化:将前向网络的输出与输入进行残差连接并进行归一化,得到最终的输出。
最终,编码器和解码器中的多个层可以通过堆叠来组成深层的Transformer模型,从而可以处理长序列和大规模数据。
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