Transformer based架构
时间: 2024-06-09 18:04:05 浏览: 13
Transformer架构是深度学习中的一种革命性模型设计,由Google在2017年提出,最初是在自然语言处理(NLP)任务中,尤其是机器翻译(Machine Translation)上取得了突破性成果。它是由自注意力机制(Self-Attention)和多层编码器-解码器(Encoder-Decoder)组成的。
1. 自注意力机制:这是Transformer的核心部分,它引入了全局上下文信息处理,允许模型直接关注输入序列中的任意位置,而不仅仅是相邻元素。这种机制消除了循环神经网络(RNN)中的顺序依赖,使得并行计算成为可能。
2. 编码器(Encoder):将输入序列转换为一系列固定长度的向量,捕获输入的全局特征。每个编码器层包含多头自注意力和前馈神经网络(Feedforward Network),用于学习丰富的表示。
3. 解码器(Decoder):在编码器的基础上生成输出序列,它通常带有自注意力层(对当前词的上下文建模)和源编码器的注意力(与输入序列交互),确保输出的相关性和一致性。
4. 基准任务:Transformer架构被广泛应用于各种NLP任务,如文本分类、情感分析、问答系统、文本生成,以及在计算机视觉领域的一些变体,如图像描述生成等。
相关问题
Transformer-based
Transformer-based 指的是基于 Transformer 模型架构的算法或模型。Transformer 是一种用于处理序列数据的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。它利用了自注意力机制和多头注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。
Transformer 模型的核心是由多个编码器和解码器组成的堆叠层。每个编码器和解码器都由多个自注意力层和前馈神经网络层组成。自注意力层允许模型在输入序列内部建立相互依赖的关系,而前馈神经网络层则用于对每个位置的特征进行非线性变换。
Transformer-based 模型在自然语言处理领域取得了巨大成功,并且已经被广泛应用于文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。此外,它还被引入到其他领域,如图像生成、推荐系统和音频处理等。这些模型通常在预训练阶段使用大规模的语料库进行训练,然后在特定任务上进行微调,以提高性能。
Transformer-based ASR模型
Transformer-based ASR模型是一种基于Transformer架构的自动语音识别模型。与传统的基于HMM或DNN的ASR模型相比,Transformer-based ASR模型具有更好的并行性和更高的准确率。它使用了自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系,并且可以通过堆叠多个Transformer层来增加模型的深度和复杂度。