【深度学习】Transformer详解
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发布时间：2024-10-21 15:26
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时间：2024-10-21 15:33
论文：《Attention Is All You Need 》提出了新的模型Transformer，革新了序列到序列任务。相比传统的RNN结构，Transformer通过引入自注意力机制和位置编码，能够在并行处理上表现出色，并且在机器翻译等任务上展现出优越性。随着OpenAI GPT和BERT等模型的兴起，Transformer成为神经网络序列转换领域的代表作。
Transformer模型由编码器和解码器组成，两者都包含自注意力层、点积和全连接层。编码器将输入序列映射为连续表示，解码器则逐步生成输出序列。每个编码器和解码器结构中，自注意力层负责捕捉输入序列内部的依赖关系，而点积和全连接层则用于非线性变换和集成信息。
自注意力机制是Transformer的核心部分，它通过查询、键和值向量的交互，实现对输入序列的高效编码。这个机制通过softmax函数赋予每个值以权重，进而计算加权和，形成注意力向量。在多头注意力中，通过将注意力层重复多次，以捕捉不同的上下文信息，从而增强模型的表达能力。
位置编码则解决了序列信息丢失的问题，它通过将每个位置映射为一个特定的向量，使得Transformer能够理解序列的顺序。位置向量与词向量相加，作为输入层的输入，确保模型能够捕捉到位置信息。
残差连接则有助于梯度的稳定传播，防止梯度消失或爆炸问题。这些机制共同作用，使得Transformer在处理序列数据时表现出强大的性能，尤其是在机器翻译、文本生成和语义理解等领域。
Transformer模型的提出，标志着深度学习在序列到序列任务上的新突破，为自然语言处理领域带来了性的变化。随着后续研究的深入，Transformer及其变种在各种自然语言处理任务中展现出卓越的性能，成为当前主流的模型架构。
