一文彻底搞懂深度学习：Transformer架构

Transformer是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的深度学习模子，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出。它完全基于注意力机制构建，摒弃了传统的循环和卷积布局，用于解决天然语言处理领域的任务，如呆板翻译、文本天生等。

一、Transformer的本质

1、什么是Transformer？

Transformer模子是一种强盛的深度学习架构，它使用自注意力机制和多头注意力来捕捉序列内部的依赖关系，并通过位置编码来引入位置信息。

2、Transformer的本质是什么？

Transformer的本质是一个基于自注意力机制的编码器-解码器架构，它能够有效地处理序列到序列的任务，并捕捉输入序列中的长距离依赖关系。Transformer左边是N个编码器，右边是N个解码器，此中N为6。

二、Transformer的架构

1、Transformer的架构是什么？

Transformer遵循编码器-解码器总体架构，使用堆叠的自注意力机制和全毗连层，分别用于编码器和解码器，如图中的左半部分和右半部分所示。

2、自注意力（Self- Attention）机制是什么？

自注意力机制用于计算输入序列中各个元素之间的相关性，并据此更新每个元素的表现。与传统的注意力机制差别，自注意力机制不需要外部信息或额外的查询（Query）来引导注意力的分配，而是仅依赖于输入序列自己。

在自注意力机制中，输入序列首先被转换为三个差别的表现：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。这些表现通常是通过将输入序列与相应的权重矩阵相乘得到的。然后，计算查询与每个键之间的点积，得到注意力分数，这些分数反映了查询与每个键之间的相关性。

3、Transformer注意力机制有哪些？

Transformer模子中注意力机制有三个重要用途。Encoder中的Self-Attention用于捕捉输入序列内部各元素之间的关系，Decoder中的Self-Attention用于天生目的序列时思量已天生的部分，而Decoder中的Encoder-Decoder-Attention则用于将输入序列的信息融入到目的序列的天生过程中。

4、Transformer的焦点组件有哪些？

Transformer模子包含输入嵌入、位置编码、多头注意力、残差毗连和层归一化、带掩码的多头注意力以及前馈网络等组件。

• 输入嵌入： 将输入的文本转换为向量，便于模子处理。
  
• 位置编码： 给输入向量添加位置信息，因为Transformer并行处理数据而不依赖顺序。
  
• 多头注意力： 让模子同时关注输入序列的差别部分，捕捉复杂的依赖关系。
  
• 残差毗连与层归一化： 通过添加跨层毗连和尺度化输出，资助模子更好地练习，防止梯度问题。
  
• 带掩码的多头注意力： 在天生文本时，确保模子只依赖已知的信息，而不是将来的内容。
  
• 对输入举行非线性变动，提取更高级别的特性。
  

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