matlab实现 transforemr 详细教程

在 MATLAB 中实现 Transformer 模型涉及许多步骤，包括创建自注意力层（Self-Attention Layer）、位置编码、Transformer 编码器（Transformer Encoder）等。以下是一个简单的示例，展示如何在 MATLAB 中实现一个基本的 Transformer 模型。

Step 1: 创建自注意力层

classdef SelfAttentionLayer < nnet.layer.Layer
    properties
        NumHeads % 头的数量
    end
    properties (Learnable)
        QueryWeights % 查询权重
        KeyWeights % 键权重
        ValueWeights % 值权重
    end

    methods
        function layer = SelfAttentionLayer(numHeads, inputSize)
            layer.NumHeads = numHeads;

            % 初始化权重
            layer.QueryWeights = dl.DenseLayer(inputSize, inputSize * numHeads);
            layer.KeyWeights = dl.DenseLayer(inputSize, inputSize * numHeads);
            layer.ValueWeights = dl.DenseLayer(inputSize, inputSize * numHeads);
        end

        function Z = predict(layer, X)
            batchSize = size(X, 4);
            query = layer.QueryWeights.predict(X);
            key = layer.KeyWeights.predict(X);
            value = layer.ValueWeights.predict(X);

            % 省略注意力计算的具体实现

            % 返回输出 Z
            Z = ...; % 注意力计算结果
        end
    end
end

这个 SelfAttentionLayer 类包含了自注意力层的实现，但是具体的注意力计算细节未在代码中给出。在真实的 Transformer 模型中，自注意力层将执行查询、键和值的线性变换，并计算注意力分数，最终将这些分数组合成输出。

Step 2: 创建位置编码

function positionEncodings = createPositionEncodings(sequenceLength, dModel)
    positions = (1:sequenceLength)';
    angles = (1:dModel) / dModel;

    angles = angles .* (pi * positions);

    % 奇数索引用 sin 函数编码，偶数索引用 cos 函数编码
    positionEncodings(:, 1:2:end) = sin(angles(:, 1:2:end));
    positionEncodings(:, 2:2:end) = cos(angles(:, 2:2:end));
end

Step 3: 创建 Transformer 编码器

classdef TransformerEncoder < nnet.layer.Layer
    properties
        NumHeads % 头的数量
        DModel % 模型的维度
    end
    properties (Learnable)
        InputWeights % 输入权重
        SelfAttention % 自注意力层
    end

    methods
        function layer = TransformerEncoder(numHeads, dModel, numInputs)
            layer.NumHeads = numHeads;
            layer.DModel = dModel;

            % 初始化权重
            layer.InputWeights = dl.DenseLayer(numInputs, dModel);
            layer.SelfAttention = SelfAttentionLayer(numHeads, dModel);
        end

        function Z = predict(layer, X)
            batchSize = size(X, 4);
            X = layer.InputWeights.predict(X);
            
            % 添加位置编码
            sequenceLength = size(X, 1);
            positionEncodings = createPositionEncodings(sequenceLength, layer.DModel);
            X = X + reshape(dl.array(positionEncodings), [1, sequenceLength, layer.DModel, batchSize]);

            % Transformer 编码器的实现

            % 省略 Transformer 编码器的具体实现

            % 返回输出 Z
            Z = ...; % Transformer 编码器的输出
        end
    end
end

这个 TransformerEncoder 类表示了 Transformer 编码器的基本结构，包括输入权重层、自注意力层和位置编码。在实际的 Transformer 模型中，编码器将包含多个自注意力层和前馈神经网络层，并通过残差连接和层归一化来传递信息。

以上只是一个简单的示例，实际的 Transformer 模型可能更复杂，具体的实现可能需要更多的层和计算步骤。在实践中，你可能需要根据实际情况调整和扩展这个示例，以构建一个完整的 Transformer 模型，并使用真实的数据进行训练和测试。 MATLAB 的深度学习文档和示例也提供了更多关于自定义层和模型的指导。