Transformer架构图

下面是Transformer的经典架构图：


它主要由编码器和解码器两个部分组成，其中编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成。每一层中都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络这两个子层。注意力机制用于捕捉输入序列中各个位置之间的依赖关系，而前馈神经网络则用于引入非线性变换，增强模型的表达能力。同时，为了防止模型过拟合，每个子层中还应用了残差连接和层归一化技术。

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transformer架构图

下面是Transformer的经典架构图：


它主要由编码器和解码器两个部分组成，其中编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成。每一层中都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络这两个子层。注意力机制用于捕捉输入序列中各个位置之间的依赖关系，而前馈神经网络则用于引入非线性变换，增强模型的表达能力。同时，为了防止模型过拟合，每个子层中还应用了残差连接和层归一化技术。

标准的Transformer架构图片

Transformer是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的架构。它由编码器和解码器组成，其中编码器将输入序列转换为一系列隐藏表示，解码器则将这些隐藏表示转换为输出序列。

以下是标准的Transformer架构图片：

        Input
          ↓
    +--+
    |   Encoder     |
    +---------------+
          ↓
    +--+
          ↓
        Output

在这个架构中，输入首先通过编码器进行处理，编码器由多个相同的层组成。每个层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。自注意力机制允许模型在输入序列中的不同位置之间建立关联，并捕捉到输入序列中的上下文信息。前馈神经网络则对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。

编码器的输出被传递给解码器，解码器也由多个相同的层组成。每个层包含一个多头自注意力机制、一个多头注意力机制和一个前馈神经网络。多头注意力机制允许模型在编码器输出和解码器输入之间建立关联，并捕捉到输入和输出序列之间的对应关系。

最后，解码器的输出经过线性变换和Softmax函数，生成最终的输出序列。