transformer attention is all you need
时间: 2025-04-29 22:48:33 浏览: 35
### 关于Transformer模型中的'Attention is All You Need'
在探讨Transformer架构时,核心理念在于注意力机制的重要性被提升到了前所未有的高度[^1]。传统序列处理依赖循环神经网络(RNN),而Transformer摒弃了RNN结构,完全依靠自注意力(self-attention)机制实现输入到输出的映射。
#### 自注意力机制
自注意力允许模型关注同一序列的不同位置,从而捕捉更丰富的上下文关系。具体来说,在每一层中,对于给定的位置i,计算其与其他所有位置j之间的关联度得分,并据此调整权重分布。这种设计使得远距离依赖能够得到更好的建模[^2]。
#### 编码器-解码器框架下的多头注意力
为了增强表达能力,Transformer采用了多头注意力(multi-head attention)方案。每个头部负责学习不同子空间内的特征表示,最终将多个头部的结果拼接起来作为该层的输出。这样的设置不仅提高了并行化程度,还赋予了模型更强的信息提取能力[^3]。
```python
import torch.nn as nn
class MultiHeadedAttention(nn.Module):
def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):
super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
assert d_model % h == 0
# We assume d_v always equals d_k
self.d_k = d_model // h
self.h = h
self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)
self.attn = None
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
def forward(self, query, key, value, mask=None):
...
```
#### 前馈神经网络与残差连接
除了独特的注意力模块外,标准的Transformer还包括基于位置的全连接前馈网络(position-wise feed-forward networks)[^5]。这些组件通常会配合跳跃连接(skip connections)一起工作,形成残差网络(residual network),有助于缓解深层网络训练过程中的梯度消失问题。
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