Transformer详解：深度学习新星，超越CNN/RNN的序列特征提取

深度学习笔记-9主要探讨了Transformer，一种基于注意力机制的创新模型，用于序列特征提取，尤其在替代传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）时展现出显著优势。Transformer的概念最早由论文《Attention Is All You Need》引入，该模型在编码器-解码器架构中大放异彩，且其设计允许独立应用于编码器或解码器。 Transformer相较于LSTM等循环模型，具备以下几个显著特点： 1. **长距离依赖性捕捉**：Transformer可以直接处理序列中的长距离依赖关系，无需像RNN那样依赖于递归计算，从而避免了梯度消失或爆炸的问题。 2. **并行计算的优势**：由于Transformer采用自注意力机制，各个位置的计算可以并行进行，极大地提高了模型的训练效率，减少了训练时间。 9.1.1 Transformer结构详解 Transformer的架构由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。在编码器中，输入首先通过词嵌入转换为向量，接着添加位置编码，然后经过多头注意力（Multi-head Attention）和位置感知前馈网络（Position-wise Feed-Forward Network），各层之间使用残差连接以增强信息传递。在解码器中，除了上述组件外，还额外包含一个掩码多头注意力，用于处理自回归的特性，即前面的预测不会影响后面的预测结果。 9.1.2 Encoder部分 编码器的工作流程如下： - 输入词通过词嵌入转化为向量。 - 最底层的编码器接收这些向量作为输入。 - 在每一层中，输入向量首先经过自注意力机制，再通过前馈网络处理。 - 输出向量与上一层的输入向量相同，保持了上下文信息的连续性。 - 编码器的输出向量大小通常是最大句子长度的一个超参数。 Transformer的关键特性在于其能够并行处理每个位置的单词，这使得模型能够在不依赖序列顺序的情况下捕捉复杂的关系，为自然语言处理任务如机器翻译、文本分类等提供了新的可能性。 深度学习笔记-9深入讲解了Transformer模型的原理、优点以及其内部结构，强调了其在序列数据处理中的独特之处，并展示了其在编码器和解码器中如何通过注意力机制高效地捕获长距离依赖关系。理解并掌握Transformer模型对于现代深度学习实践者来说至关重要。