matlab编写transformer的原理代码及其详解

以下是使用MATLAB编写Transformer模型的原理代码及详解。

首先，我们需要定义一些超参数：

% 定义超参数
maxSequenceLength = 80;
numHeads = 8;
numLayers = 6;
hiddenSize = 512;
dropout = 0.1;
attentionDropout = 0.1;

其中，maxSequenceLength表示输入序列的最大长度，numHeads表示多头注意力的头数，numLayers表示Transformer模型的层数，hiddenSize表示Transformer模型的隐藏层大小，dropout和attentionDropout分别表示dropout率和注意力dropout率。

然后，我们需要定义输入和输出层：

% 定义输入和输出层
inputLayer = sequenceInputLayer(maxSequenceLength,'Name','input');
outputLayer = classificationLayer('Name','output');

其中，inputLayer是序列输入层，用于接收输入文本序列，outputLayer是分类层，用于输出分类结果。

接下来，我们需要定义Transformer模型的主体部分：

% 定义Transformer模型的主体部分
inputEmbedding = wordEmbedding(imdbVocabSize,hiddenSize,'Name','inputEmbedding');
positionEmbedding = learnedPositionalEmbedding(maxSequenceLength,hiddenSize,'Name','positionEmbedding');
encoderBlocks = transformerEncoderBlock(hiddenSize,numHeads,'Name','encoderBlocks');
encoder = transformerEncoder(encoderBlocks,numLayers,'Name','encoder');
decoderBlocks = transformerDecoderBlock(hiddenSize,numHeads,'Name','decoderBlocks');
decoder = transformerDecoder(decoderBlocks,numLayers,'Name','decoder');

其中，inputEmbedding是词嵌入层，用于将输入文本序列中的每个词转换为向量表示。positionEmbedding是位置嵌入层，用于将输入文本序列中每个词的位置信息转换为向量表示。encoderBlocks是Transformer编码器块，用于对输入序列进行编码。encoder是Transformer编码器，由多个编码器块组成。decoderBlocks是Transformer解码器块，用于对输出序列进行解码。decoder是Transformer解码器，由多个解码器块组成。

接下来，我们需要将输入序列经过词嵌入层和位置嵌入层处理：

% 将输入序列经过词嵌入层和位置嵌入层处理
embeddedInput = inputEmbedding(inputLayer);
positionalInput = positionEmbedding(embeddedInput);

然后，我们需要将编码器和解码器对输入序列进行编码和解码：

% 将编码器和解码器对输入序列进行编码和解码
encoded = encoder(positionalInput);
decoded = decoder(outputLayer,encoded,positionalInput);

最后，我们需要将解码器的输出经过分类层进行分类：

% 将解码器的输出经过分类层进行分类
classificationLayer = fullyConnectedLayer(imdbNumClasses,'Name','classification');
output = softmaxLayer('Name','softmax');
output = output(classificationLayer(decoded));
output = output(outputLayer);

详解：

1. 定义超参数。在本例中，我们定义了最大序列长度、头数、层数、隐藏层大小、dropout率和注意力dropout率。

2. 定义输入和输出层。在本例中，我们定义了序列输入层和分类层。

3. 定义Transformer模型的主体部分。在本例中，我们定义了词嵌入层、位置嵌入层、编码器块、编码器、解码器块和解码器。

4. 将输入序列经过词嵌入层和位置嵌入层处理。在本例中，我们使用了预定义的函数wordEmbedding和learnedPositionalEmbedding。

5. 将编码器和解码器对输入序列进行编码和解码。在本例中，我们使用了预定义的函数transformerEncoder和transformerDecoder。

6. 将解码器的输出经过分类层进行分类。在本例中，我们使用了预定义的函数fullyConnectedLayer和softmaxLayer。

需要注意的是，以上代码仅仅是一个简单的示例，实际运用中还需要根据具体情况进行修改和调整。