transformer 架构解析
时间: 2023-07-29 12:11:06 浏览: 118
Transformer是一种基于自注意力机制(self-attention)的神经网络架构,由Google于2017年提出,主要应用于自然语言处理领域。相较于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer模型在处理长文本时具有更好的表现。
Transformer模型主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,其中编码器用于将输入序列转换为一系列的特征向量,解码器则将这些特征向量转换为目标序列。下面分别对编码器和解码器进行解析:
1. 编码器
编码器主要由多层的自注意力模块(self-attention)和前馈神经网络(Feed-Forward Network)构成。自注意力模块可以对输入序列中的每个位置进行加权处理,从而更好地捕捉序列中的上下文信息。具体来说,自注意力模块将输入序列中的每个位置都看作是查询(Query)、键(Key)和值(Value)三部分,通过计算它们之间的相似度,并对值进行加权平均,得到最终的特征向量。这里的相似度计算可以使用点积(Dot-Product)、缩放点积(Scaled Dot-Product)、加性注意力(Additive Attention)等不同的方法。
2. 解码器
解码器也由多层的自注意力模块和前馈神经网络构成,但它还包括一个额外的编码器-解码器注意力模块(Encoder-Decoder Attention)。这个模块可以将编码器的输出作为键和值,将解码器的输入作为查询,从而在生成目标序列时获取更多的上下文信息。具体来说,解码器的每一层会先进行自注意力计算,然后再将自注意力输出与编码器的输出进行编码器-解码器注意力计算,最后再进行前馈神经网络的计算。
总之,Transformer模型通过自注意力机制和编码器-解码器注意力机制,有效地捕捉了输入序列和目标序列之间的关系,从而取得了优异的性能。同时,由于每个位置的计算都可以并行处理,因此Transformer模型也具有更好的训练效率。
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