NLP中bert模型中的transformer层概述
时间: 2023-11-06 18:27:16 浏览: 88
transformer详解
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BERT模型中的Transformer层是指由多个Transformer模块组成的层,主要用于对输入文本进行编码和解码。Transformer模块是一种基于自注意力机制的模块,其中包含了多头注意力机制、残差连接和前向神经网络等组件。
在BERT模型中,每个Transformer层都由多个Transformer模块组成,每个Transformer模块又包含两个子层,分别是Self-Attention层和Feed-Forward层。其中Self-Attention层是用于对输入文本进行自注意力计算的层,可以捕捉文本中不同位置之间的关系;Feed-Forward层则是用于对Self-Attention层的输出进行非线性变换的层,可以增强模型的表达能力。
通过多个Transformer模块的组合,BERT模型可以对输入文本进行多层次的编码和解码,从而捕捉文本中的语义信息和上下文关系,提高模型的预测准确性。
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