【AI】神经网络｜机器学习——图解Transformer（完整版）

Transformer是一种基于注意力机制的序列模型，最初由Google的研究团队提出并应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer仅使用自注意力机制（self-attention）来处理输入序列和输出序列，因此可以并行计算，极大地提高了计算效率。下面是Transformer的详细解释。

1. 自注意力机制

自注意力机制是Transformer的核心部分，它允许模型在处理序列时，将输入序列中的每个元素与其他元素进行比较，以便在不同上下文中正确地处理每个元素。

自注意力机制中有三个重要的输入矩阵：查询矩阵Q（query）、键矩阵K（key）和值矩阵V（value）。这三个矩阵都是由输入序列经过不同的线性变换得到的。然后，查询矩阵Q与键矩阵K的乘积经过一个softmax函数，得到一个与输入序列长度相同的概率分布，该分布表示每个元素对于查询矩阵Q的重要性。最后，将这个概率分布乘以值矩阵V得到自注意力向量，表示将每个元素的值加权平均后的结果。