Transformer架构

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分类专栏： 神经网络-FC+CNN+RNN 文章标签： transformer 深度学习 人工智能
于 2024-08-19 18:18:01 首次发布
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Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译和语音识别等。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer能够并行计算，从而加快训练速度。

Transformer的核心结构由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器将输入序列映射为一系列高维向量表示，而解码器则将这些向量转换为输出序列。

编码器由多个相同的层组成，其中每个层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制允许网络在每个位置上将输入序列的不同部分关联起来，从而提取有意义的信息。前馈神经网络将自注意力机制的输出进行非线性转换。

解码器也由多个相同的层组成，其中每个层包含三个子层：多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。编码器-解码器注意力机制将编码器的输出与解码器的输入相关联，使解码器能够根据编码器的信息生成准确的输出。

位置编码Positional Embedding是一种在Transformer模型中用来为输入序列中的每个位置添加信息的技术。由于Transformer模型没有使用循环神经网络或卷积神经网络来处理序列，因此需要一种方式来表示序列中不同位置的相对位置信息。位置编码通过为每个位置分配一个固定的向量表示，使得在输入序列中的不同位置的相对距离能够被模型所感知。

多头注意力Multi-Head Attention是Transformer模型中的一个关键组成部分，它允许模型同时将输入序列中的不同部分的注意力集中在不同的方面。通过将输入序列进行线性变换，再进行分割，并在每个分割后的部分上执行注意力操作，多头注意力能够在不同的位置上并行计算，并学习到更丰富的表示。

Masked Multi-Head Attention是多头注意力的一种变体，它在注意力计算过程中引入了一个掩码机制。在计算注意力权重时，掩码将一些特定的位置或区域屏蔽掉，使得模型无法在注意力计算中考虑这些位置或区域。这

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详细说说VIT架构和Transformer架构的异同
强化学习曾小健
12-11 1292
ViT是将Transformer架构应用于视觉领域的一种创新尝试，它通过自注意力机制对图像进行建模。然而，由于两者在输入数据结构、架构设计及应用场景上的不同，导致它们各自在各自领域内有着不同的优势和劣势。Transformer更适合处理序列数据，而ViT则为视觉任务提供了一种新的思路和方法。ViT（Vision Transformer）和Transformer架构在计算机视觉和自然语言处理领域都有广泛的应用。它们虽然共享一些核心组件，但在设计和应用上存在显著差异。通过上述步骤，ViT将。
全面解析 Transformer：改变深度学习格局的神经网络架构
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Transformer 是一种基于"注意力机制（Attention Mechanism）"的神经网络架构，主要用于处理序列数据。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer 通过并行计算和全局注意力机制，极大提升了模型的效率和性能。Transformer 的设计理念基于简单但高效的注意力机制，其并行化特性和强大的表征能力使其成为现代深度学习的核心模型。从 NLP 到 CV，再到多模态任务，Transformer 正在推动 AI 的新一轮变革。
Transformer 结构
si_ying的博客
06-27 1695
这个部分类似于我们最开始讲的端到端模型中的注意力机制，它是为了帮助 Decoder 端每一步的生成都可以关注和整合每个 Encoder 端每个位置的信息。和 Encoder block 一样，这样的 Decoder block 也可以进行堆叠，如上图我右方标记了“Nx”。在原论文中，Decoder block 也是一共堆叠了 6 层。
Transformer架构解析
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核心观点： 服务的本质是数据的流转与变换 数据的变换依赖于数据的流转，只有流转的数据才能够被变换。基于这个理念，我们提出了Transformer架构。 基本概念定义 Transformer。 我们的每一个服务应用，都是一个数据转换器。数据在这些Transformer之间进行流动和转换。流动的过程就是Pipeline形成的过程(Pipeline的概念在...
一文读懂： Transformer（无代码）
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Transformer模型之所以被称为“Transformer”，是因为它的核心功能是对输入数据的矩阵进行变换处理。（哈哈，目前没有中文名，不是变形金刚也不是翻译）这种变换是通过计算矩阵内部各个向量之间的关系来实现的，目的是去除无效信息并加强有效信息。在这个过程中，组成矩阵的向量的值会发生变化，但形状保持不变。这样的变换使得模型能够更好地解决最终数学问题，计算最优解。
transformer结构
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前期准备 nn.ModuleList ModuleList是一个容器，可以存储各种module，类似于python的list，可以存储各种类型的数据。不同的是ModuleList会将存储的module自动注册到网络，也就是说网络的参数已经包含了ModuleList中存储的各个模块的参数 class Network(nn.Module): def __init__(self): super(Network,self).__init__() self.modulelist
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Raina_qing的博客
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深度学习transformer架构详细详解
weixin_61967363的博客
04-15 3453
详细解释了transformer架构相关知识
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Transformer架构基于自注意力机制，它通过计算输入序列中各个位置之间的相关性来捕捉上下文信息。在传统的RNN和LSTM中，信息是按照时间步长顺序传播的，这使得它们在处理长序列时容易遇到梯度消失或爆炸的问题。而Transformer通过自注意力机制，能够并行处理序列中的所有位置，极大地提升了训练效率和生成效果。自注意力机制（Self-Attention）：它可以对输入序列的每个位置与其它位置进行关联，从而理解上下文之间的关系。
从DeepSeek入手，Transformer架构大揭秘！
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02-21 1860
Transformer 架构的优势那是相当突出，在并行计算方面，它完全不依赖序列顺序，不同位置信息能同时处理，大大缩短了训练时间。就像工厂里多条生产线同时开工，生产效率直线上升。而且它处理长距离依赖关系的能力超强，自注意力机制让模型在计算时，能直接捕捉到序列中任意两个位置的关联，完全不受距离限制，这是传统 RNN 和 LSTM 望尘莫及的。在文本处理里，不管句子多长，它都能精准把握上下文逻辑。
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m0_63260018的博客
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weixin_43780880的博客
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Transformer入门（一）——结构
yeen123的博客
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Transformer入门介绍篇，分别介绍了Transformer的总体结构与每个模块的实现原理
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