transformer matlab

### 实现 Transformer 模型

在 MATLAB 中实现 Transformer 模型主要依赖于 Deep Learning Toolbox 提供的功能。虽然 MATLAB 并未直接提供像 PyTorch 或 TensorFlow 那样的预构建模块，但可以利用其灵活性来创建自定义网络架构。

#### 创建编码器层
为了建立一个基本的 Transformer 编码器层，需要定义一个多头注意力机制以及前馈神经网络部分：

% 定义多头注意力函数
function [attentionOutput, attentionWeights] = multiHeadAttention(query, key, value, numHeads)
    % 这里省略具体实现细节...
end

% 构建位置前馈网络
function ffnnOut = positionWiseFeedForwardNetwork(inputFeatures)
    % 省略具体实现...
end

#### 组合各组件形成完整的编码器结构
通过组合上述两个核心部件加上残差连接与规范化操作即可构成单个编码单元；重复堆叠多个这样的单元便能获得整个编码器序列[^1]:

classdef EncoderLayer < handle
    properties
        SelfAttn;  % 自注意子层对象实例化
        FeedFwdNet;% 前向传播全连接层对象实例化
    end
    
    methods
        function obj = EncoderLayer(...)
            % 初始化方法体...
        end
        
        function output = forward(obj, inputEmbeddings)
            attnOut = layerNormalization(add(obj.SelfAttn.forward(...),inputEmbeddings));
            finalOut = layerNormalization(add(obj.FeedFwdNet.forward(attnOut),attnOut));
            output=finalOut;
        end
    end
end

值得注意的是，在实际应用过程中还需要考虑输入数据的位置编码处理方式等问题。此外，解码端的设计思路与此类似只是会涉及到掩蔽未来时间步的信息等特殊需求。

对于更高级别的封装和支持，MathWorks 已经提供了 `transformerEncoderLayer` 和 `transformerDecoderLayer` 函数用于简化开发流程。