Transformer：超越RNN的并行与顺序捕捉架构

Transformer是一种新兴的深度学习架构，正在逐渐取代传统的循环神经网络(RNN)结构，特别是在处理序列数据时展现出显著的优势。相比于RNN，它主要解决了并行性和顺序信息捕捉的问题。 在RNN中，双向RNN模型通过递归的方式运行，这使得模型难以并行处理，限制了GPU的并行计算能力，导致其运行速度较慢。此外，RNN中的门控机制如LSTM和GRU虽有助于长期依赖性，但也会带来额外的复杂性和信息损失，尤其是对于长序列，编码向量C中的所有输入值贡献平等，可能会丢失序列中重要的细节。 相比之下，Transformer引入了自注意力机制（Attention），这是其核心组成部分，它能够同时考虑输入序列中所有位置的信息，无需像RNN那样逐个处理，极大地提高了并行性和效率。Attention机制允许模型捕获全局上下文，而不仅仅是局部信息，这对于诸如机器翻译等任务至关重要，因为顺序信息的精确性是必不可少的。 在Transformer的编码器部分，输入首先通过词嵌入（one-hot编码转换为密集向量）并加入位置编码（Position Embedding），这种编码方法解决了 Attention 对序列顺序不敏感的问题，通过为每个位置赋予唯一的向量标识，确保了顺序信息的传递。位置编码可以与词向量相加或拼接，以保留原始词义的同时引入位置信息。 为了防止网络深度增加带来的梯度消失、爆炸和过拟合，Transformer采用了残差连接（Residual Connections）和层规范化（Layer Normalization）。这些技术帮助在网络更深的层次保持梯度流动，并稳定训练过程。尽管如此，深度网络的退化问题仍然存在，残差连接在此处起到了关键作用，使得模型能有效应对数百层的深度。 最后，Transformer的编码器还包括多头注意力机制（Multi-Head Attention），通过并行处理多个注意力子模块，可以从不同角度捕获输入序列的表示，提高了模型的表达能力和泛化能力。 总结来说，Transformer以其高效的并行计算、全局上下文捕获、以及解决深度网络问题的创新技术，已经成为自然语言处理等领域中的标准模型，有望在未来取代RNN结构在序列数据分析任务中的地位。