Transformer深度解析：从Self-Attention到多头注意力机制

“深度学习-transformer解读” Transformer模型是深度学习领域的一个重要突破，尤其是在自然语言处理（NLP）任务中，它由Google的研究人员在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。Transformer的核心创新在于使用Self-Attention机制替代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），这使得模型能够并行计算，大大提升了处理速度。 Transformer的整体架构基于Encoder-Decoder结构，用于解决序列到序列的任务，如机器翻译。Encoder负责理解输入序列，Decoder则生成输出序列。每个Encoder和Decoder由多个相同的子层堆叠而成，每个子层又包含两个主要部分：Self-Attention层和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。 Self-Attention机制是Transformer的关键，它解决了RNN中依赖于序列顺序的计算问题。在处理序列数据时，Self-Attention允许模型在任何位置的单词之间建立联系，而不仅仅是相邻的位置。例如，在理解句子"The animal didn't cross the street because it was too tired"时，Self-Attention能帮助模型识别"it"指代的是"animal"，而不是"street"。 计算Self-Attention的过程包括将输入的词向量通过三个权重矩阵（WQ、WK、WV）转化为Query、Key和Value向量，然后通过softmax函数进行归一化，得到注意力权重矩阵Z，表示每个位置的词对其他位置词的重要性。 为了进一步增强模型的能力，Transformer引入了Multi-Head Attention。这一机制将Self-Attention执行多次，每次使用不同的权重矩阵，生成多个注意力分布，即多个“表示子空间”。这有两个主要优势：一是使得模型可以从不同角度关注输入序列，增强了模型的泛化能力；二是提供了更丰富的表示，有助于捕捉不同类型的语义信息。 在实际应用中，Transformer已经在机器翻译、文本生成、问答系统等领域取得了显著的效果，并且由于其并行计算的优势，训练速度更快。此外，Transformer的架构也被广泛应用于计算机视觉等其他领域，通过Transformer，模型能够更好地处理全局信息和长距离依赖，推动了深度学习的发展。