Transformer原理讲解

Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络结构，广泛应用于自然语言处理领域。它由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入序列映射为一系列上下文向量，解码器则根据这些上下文向量生成输出序列。

Transformer 的核心在于自注意力机制（Self-Attention），它可以捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。在自注意力机制中，每个输入向量都会与序列中的其他向量进行比较，从而计算出每个向量的权重，然后将这些权重作为加权系数对所有向量进行加权平均得到上下文向量。通过不断地进行自注意力机制，模型可以逐步捕捉到全局的上下文信息，从而提升模型的性能。

具体来说，Transformer 的编码器和解码器都由多个相同的模块堆叠而成，每个模块包括两个子层：一个多头自注意力子层和一个全连接前馈子层。在多头自注意力子层中，输入序列会被映射到一个高维空间中，在这个空间中，每个位置都可以与其它位置进行交互。模型会学习到每个位置与其它位置的相关度，并将这些相关度作为权重对其它位置的向量进行加权平均，从而得到每个位置的上下文向量。在全连接前馈子层中，每个位置的向量会通过一个两层的全连接神经网络进行处理。

除了多头自注意力子层和全连接前馈子层，Transformer 还引入了残差连接和层归一化机制，使得模型更易于训练。在残差连接中，模型会将输入序列和子层的输出序列进行相加，从而将子层的输出与输入相融合。在层归一化中，模型会对每个子层的输出进行归一化，从而使得模型更加稳定。