Transformer 架构详解及 Python 实现

Transformer 是一种基于自注意力机制（self-attention）的深度学习架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本生成和语义理解等。本文将详细介绍 Transformer 架构的原理，并提供 Python 实现代码。

1. 自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 架构的核心组成部分。它能够对输入序列中的每个位置进行加权处理，从而捕捉到序列中不同位置的关联性。

在自注意力机制中，输入序列被分别映射为查询（query）、键（key）和值（value）向量。通过计算查询和键的相似度，可以得到一个权重向量，用于加权求和值向量。具体的计算公式如下：

Score(Q, K) = QK^T / sqrt(d_k)
Attention(Q, K, V) = softmax(Score(Q, K))V

其中，Q、K 和 V 分别表示查询、键和值向量，^T 表示转置操作，d_k 表示向量的维度。通过对所有的查询和键计算相似度得到的权重向量，可以加权求和得到最终的输出。

2. Transformer 架构

Transformer 架构由多个堆叠的编码器层和解码器层组成。编码器用于处理输入序列，解码器用于生成输出序列。

2.1 编码器

编码器由多个相同的编码器层组成。每个编码器层包含两个子层，分别是多头自注意力机制和全连接前馈网络。此外，每个子层还有一个残差连接和层归一化操作。

编码器的输入是一个序列的嵌入表示