transformer 跟踪

### Transformer 跟踪机制概述

在机器学习领域，Transformer 的跟踪主要涉及注意力机制的应用。通过多头自注意力层，模型能够捕捉输入序列中的不同位置之间的关系[^1]。

#### 多头自注意力机制解析

多头自注意力允许模型并行关注来自不同表示子空间的信息。具体来说，在计算过程中：

- 输入向量被线性变换为查询（Query）、键（Key）和值（Value）
- 计算每一对查询和键之间的相似度得分
- 使用 Softmax 函数将这些分数转换成概率分布
- 将得到的概率加权求和应用到对应的值上

这一过程可以形式化描述如下:

import torch.nn.functional as F

def scaled_dot_product_attention(query, key, value):
    d_k = query.size(-1)
    scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / (d_k ** 0.5)
    p_attn = F.softmax(scores, dim=-1)
    output = torch.matmul(p_attn, value)
    return output, p_attn

#### 层次结构与残差连接

为了增强网络的学习能力，除了核心的自注意模块外，还引入了前馈神经网络以及跳跃连接（Skip Connection）。这种设计有助于缓解深层网络训练困难的问题，并促进梯度传播。

#### 实现细节说明

实际编码时需要注意以下几点来确保有效的跟踪实现:

- 初始化参数采用 Xavier 或 He 方式初始化权重矩阵
- 应用 Layer Normalization 来稳定数值范围内的变化
- Dropout 技术用于防止过拟合现象发生

上述方法共同作用使得 Transformer 不仅能在自然语言处理任务中取得优异表现，同时也支持对内部状态的有效追踪分析。