transformer流程
时间: 2023-10-11 17:12:58 浏览: 62
Transformer是一种基于注意力机制的序列到序列模型,常用于自然语言处理任务。它的流程包括编码器和解码器两个部分。
编码器的流程如下:
1. 输入序列经过词嵌入层,将每个词转换为向量表示。
2. 添加位置编码,将词的位置信息融入向量表示。
3. 多层自注意力机制,通过计算注意力权重,让每个词能够关注到其他词的信息。
4. 前馈神经网络,对每个位置的向量进行非线性变换。
5. 重复2-4步骤,构造多层编码器。
解码器的流程如下:
1. 输入序列经过词嵌入层,将每个词转换为向量表示。
2. 添加位置编码,将词的位置信息融入向量表示。
3. 多层自注意力机制,通过计算注意力权重,让每个位置能够关注到输入序列和自身前面位置的信息。
4. 多层编码-解码注意力机制,让每个位置能够关注到输入序列和解码器前面位置的信息。
5. 前馈神经网络,对每个位置的向量进行非线性变换。
6. 重复2-5步骤,构造多层解码器。
相关问题
transformer 流程
Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构,常用于自然语言处理任务中,如机器翻译、文本分类、对话生成等。
下面是 Transformer 的主要流程:
1. 输入嵌入层(Input Embedding Layer):将输入的文本序列转换为向量表示,每个词都用一个向量表示,可以通过 Word2Vec、GloVe 等算法进行预训练。
2. 位置编码(Positional Encoding):为了在输入向量中加入位置信息,需要对每个位置进行编码,通常使用正弦和余弦函数来编码。
3. 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention):将编码后的向量作为输入,利用自注意力机制计算出每个词与其他词的关联程度,并生成相应的权重。通过多头机制,可以同时学习不同的关注点,提高模型的泛化能力。
4. 层归一化(Layer Normalization):将自注意力计算得到的结果与输入向量相加,然后进行层归一化,使得模型更加稳定。
5. 前馈神经网络(Feedforward Neural Network):在每个注意力层之后,使用一个全连接的前馈神经网络来处理输出,增加模型的非线性能力。
6. 输出层(Output Layer):对最后一个注意力层的结果进行池化或者使用全连接层,得到输出结果。
7. 损失函数(Loss Function):通常使用交叉熵作为损失函数,计算模型预测输出与真实标签之间的差距,通过反向传播算法更新模型参数。
以上就是 Transformer 的主要流程,通过多层堆叠,可以构建深度神经网络实现更加复杂的自然语言处理任务。
transformer流程图
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,主要用于自然语言处理任务。其流程图如下:
![Transformer流程图](https://cdn.jsdelivr.net/gh/zyanggc/cdn/img/transformer.png)
其中,左侧为编码器(Encoder),右侧为解码器(Decoder)。编码器和解码器都由多个相同的层(Layer)堆叠而成,每个层中包含了自注意力机制和前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)两个子层。在编码器中,输入的序列经过多个层的处理后,得到了一系列的特征表示;在解码器中,目标序列通过类似的方式被逐步地生成出来。