Transformer背景知识及其原理的ppt

Transformer 背景知识及其原理 Transformer 模型是深度学习领域中的一种重要模型，主要用于解决序列到序列的问题，例如文本摘要、机器翻译、问答系统等。下面是 Transformer 模型的背景知识及其原理。 Encoder-Decoder 模型 Transformer 模型的核心是 Encoder-Decoder 模型，用于解决序列到序列的问题。Encoder 负责将输入序列转换为语义编码，Decoder 负责将语义编码转换回输出序列。 Encoder Encoder 的输入是序列数据，输出是语义编码。Encoder 通常使用 RNN/LSTM/GRU 等深度学习器来实现。例如，拥有 4 个隐藏层的 RNN 学习器可以将输入序列转换为语义编码。 Decoder Decoder 的输入是语义编码，输出是序列数据。Decoder 也使用 RNN/LSTM/GRU 等深度学习器来实现。例如，拥有 4 个隐藏层的 RNN 学习器可以将语义编码转换回输出序列。 Attention 机制 Attention 机制是 Transformer 模型中的一种重要机制，用于选择输入序列中的重要部分。Attention 机制可以将 Encoder 的语义编码转换为子集，例如 {c1, c2, c3}。然后，Decoder 可以根据这些子集生成输出序列。 Self-Attention 机制 Self-Attention 机制是 Attention 机制的一种变体，用于选择输入序列中的重要部分。Self-Attention 机制可以将 Encoder 的输出值与自身进行比较，生成Attention Value。 Query, Key, Value 在 Attention 机制中，Query, Key, Value 是三个重要的概念。Query 是 Decoder 中的输出值，Key 和 Value 是 Encoder 的输出值。Query 与 Key 进行比较，生成 Attention Value，然后与 Value 进行加权求和，生成输出序列。 Transformer 模型的优点 Transformer 模型有很多优点，例如： * 能够处理长序列数据 * 能够捕捉到序列之间的关系 * 能够并行计算 Transformer 模型是一种强大的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。