今天给大家分享一个超强的算法模型，Transformer

Transformer 算法是由 Vaswani 等人在 2017 年提出的一种新型神经网络架构，并迅速取代了传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在许多任务中的主导地位。

Transformer 算法的关键创新点是其自注意力机制，它通过自注意力机制解决了长期依赖问题，极大地提高了并行计算的效率。

一、Transformer 的基本结构

Transformer 主要由两个部分组成：编码器（Encoder）和 解码器（Decoder）。

编码器的作用是将输入序列编码为一系列连续的表示，解码器则将编码器的输出序列解码为目标序列。典型的 Transformer 结构包含多个相同的编码器层和解码器层。

1、编码器（Encoder）

编码器由多个相同的层组成，每一层由两个主要部分构成。

1. 多头自注意力机制
2. 前馈神经网络

2、解码器（Decoder）

解码器的结构类似于编码器，但有一个额外的层来处理编码器的输出。

解码器其主要构件为

• 多头自注意力机制
• 编码器-解码器注意力机制
• 前馈神经网络

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二、核心组件

下面，我们一起来看一下 transformer 中的核心组件。

1.输入嵌入

输入嵌入是 Transformer 的第一步，用于将离散的输入序列（通常是词或符号）转换为密集的、连续的向量表示。

2.位置编码

Transformer 不像 RNN 或 LSTM 那样具有天然的顺序感知能力，因此需要额外的位置编码来注入序列位置信息。

位置编码根据序列中每个位置的相对和绝对信息，通过一个固定的函数将其嵌入到向量中，并加到输入嵌入上。

3.自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心组件，负责捕捉输入序列中各个词与其他词之间的依赖关系。

它的主要思想是通过计算每个词对序列中其他词的关注度，从而生成词的上下文敏感表示。

自注意力机制包括以下步骤：

1. 计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）

2. 计算注意力分数

   为了计算每个输入元素在序列中的关注度，自注意力机制通过Query 和 Key 的点积来度量输入序列中各个词的相关性。

   具体公式为：
   

3. 加权求和

   对于每个元素的输出表示，它是所有 Value 向量的加权求和。

   每个值向量的权重由该元素与其他所有元素的相关性（注意力分数）决定。

   注意力分数越高，表示该元素与当前元素的关系越密切，因此在加权求和时该元素的重要性也就越大。

4.多头自注意力机制

多头注意力机制通过并行地计算多组查询、键和值，来捕捉输入序列中不同子空间的依赖关系。

具体来说，它将自注意力机制的计算过程复制 h 次，每次使用不同的查询、键、值的线性变换。

最后，将这些头的输出拼接起来，并通过一个线性变换得到最终的输出。

5.前馈神经网络

每个编码器和解码器层中，除了自注意力机制，还有一个独立的前馈神经网络（FFN），它用于对自注意力输出的结果进行进一步的非线性变换。

FFN 由两层线性变换和一个激活函数（通常是 ReLU）组成

6.层归一化和残差连接

为了加速训练并解决梯度消失或爆炸的问题，Transformer 在每个子层（包括自注意力机制和前馈神经网络）后面引入了残差连接和层归一化。

这种残差结构有助于解决深层网络中的梯度消失问题，使得训练过程更加稳定。

6.Masked 多头自注意力子层

在解码器中，使用了一种特殊的注意力机制，称为掩码多头注意力（Masked Multi-Head Attention）。

在解码器生成输出序列时，模型只能访问之前的生成结果，不能看到未来的词。

为了确保这一点，Masked 多头自注意力机制通过在注意力矩阵中对未来位置进行掩码，使其权重为负无穷，从而保证模型只能“关注”到之前的位置。

7.编码器-解码器多头注意力子层

编码器-解码器多头注意力子层在 Transformer 解码器中起到了关键作用，它使解码器能够有效地关注输入序列（编码器的输出），从而在生成序列时参考原始输入信息。

具体来说，编码器-解码器多头注意力的基本思想是通过对编码器输出（Key 和 Value）和解码器当前输入（Query）来生成新的表示。

这种机制使得解码器能够在生成序列时动态地选择性关注输入序列的不同部分。

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