transformer模型架构图

### Transformer 模型架构图解析 Transformer 是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络模型，最初由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出[^2]。其核心特点是摒弃了传统的 RNN 和 CNN 结构，完全依赖于注意力机制来捕捉输入序列中的长期依赖关系。 #### 1. 整体架构概述 Transformer 的整体架构分为两个主要部分：Encoder（编码器）和 Decoder（解码器）。这两个部分通过多头注意力机制（Multi-head Attention）、前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）、残差连接（Residual Connection）以及层归一化（Layer Normalization）构建而成[^3]。 以下是 Transformer 架构的主要组成部分及其功能： --- #### 2. Encoder 部分 Encoder 主要负责处理输入序列并将其转换为上下文相关的表示形式。它由多个相同的层堆叠组成，每一层包含以下几个子模块： - **多头自注意力机制 (Multi-head Self-Attention)** 这一部分允许模型关注输入序列的不同片段，并捕获它们之间的关联性。具体来说，输入会被拆分成 Query、Key 和 Value 向量，经过线性变换后计算注意力权重。 - **前馈神经网络 (Feed Forward Neural Network, FFN)** 每一层的输出会传递到一个两层的全连接前馈网络中进行进一步特征提取。FFN 使用 ReLU 激活函数。 - **残差连接与层归一化 (Add & Normalize)** 在每个子模块之后，都会加入残差连接并将结果送入层归一化操作，从而提高模型的收敛速度和稳定性[^3]。 --- #### 3. Decoder 部分 Decoder 负责生成目标序列，通常用于翻译任务或其他生成类问题。它的结构类似于 Encoder，但也有一些显著的区别： - **掩码多头自注意力机制 (Masked Multi-head Self-Attention)** 为了防止当前位置看到后续位置的信息，在计算注意力时会对未来的 token 施加掩码（mask），确保预测过程遵循因果顺序[^3]。 - **跨注意力机制 (Cross-Attention)** 此外，Decoder 中还引入了一个额外的多头注意力层，用来融合来自 Encoder 输出的上下文信息。这使得 Decoder 可以利用源语言句子的语义指导目标语言句子的生成[^3]。 --- #### 4. 输入与输出 由于 Transformer 不具备天然的时间维度感知能力，因此需要显式地添加位置编码（Positional Encoding）来保留序列的位置信息。最终，经过一系列 Encoder 和 Decoder 层的操作后，模型会产生一个概率分布作为输出，代表下一个可能产生的单词或标记[^3]。 --- ### Transformer 模型架构图 下图为典型的 Transformer 模型架构示意： ```plaintext Input Sequence -> Positional Encoding -> N Layers of Encoder -> | v Masked Multi-head Self-Attention | v Cross-Attention | v Feed Forward Layer | v Output Sequence ``` 每一块的具体细节如下所示： 1. **Embedding + Positional Encoding**: 将原始输入转化为固定长度的向量表示，并附加位置编码以便模型了解词语间的相对距离。 2. **Encoder Stack**: 多个重复使用的编码单元串联起来形成完整的 encoder stack。 3. **Decoder Stack with Masking Mechanism**: 类似于 encoder stack，不过加入了 masked attention 来阻止非法窥探未发生事件的数据流。 4. **Final Linear and Softmax Layer**: 把 decoder 最后的隐藏状态映射回词汇表大小的一维空间并通过 softmax 函数得出各个词汇的概率值。  此图片展示了标准 transformer 设计模式下的各组件间相互作用方式。 --- ### 总结 综上所述，Transformer 利用了独特的 self-attention 机构替代以往循环或者卷积方法完成自然语言处理任务上的突破进展[^1]。凭借高效并行化的特性及强大的表达力，已经成为当前许多先进预训练语言模型的基础框架之一。 ---

频率Transformer模型是一种用于音频处理的神经网络架构。它与传统的Transformer模型类似，但其输入是音频信号而不是文本序列。 频率Transformer模型主要由以下几个部分组成： 1.输入层：将音频信号转换为频谱图，并将其输入模型。 2.编码器：由多个编码器层组成，每个编码器层中包含多头自注意力机制、前向神经网络和残差连接。编码器将输入的频谱图转换为高级抽象特征。 3.解码器：由多个解码器层组成，每个解码器层中包含多头自注意力机制、多头交叉注意力机制、前向神经网络和残差连接。解码器将编码器输出的高级抽象特征转换为音频信号。 4.输出层：将解码器的输出转换为音频信号。