Transformer数学推导——Q59 推导多头残差（Multi-Head Residual）的参数分配公式

最新推荐文章于 2025-12-06 22:45:43 发布
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#transformer #深度学习 #人工智能 #残差连接 #归一化

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Day 9: Transformer注意力机制原理 - 从直观理解到数学推导的完整解析
weixin_44903776的博客
08-09 397
本文系统解析了Transformer中的注意力机制原理，从生活类比到数学推导。注意力机制通过查询(Query)、键(Key)和值(Value)的交互，让模型能动态关注输入序列的不同部分，解决传统RNN的并行计算和长距离依赖问题。核心数学公式Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V实现了加权信息融合，其中缩放因子√d_k防止梯度消失。文章通过Python代码示例展示了Self-Attention的完整计算过程，包括QKV矩阵生成、注意力分数计算、缩放和归一化等关键步骤。这种机制
AIGC革命背后的Transformer架构：深入浅出解析其工作原理
AI天才研究院
04-22 757
随着ChatGPT、MidJourney、Stable Diffusion等AIGC工具的爆发式增长，Transformer架构已成为现代人工智能的核心基础设施。本文旨在从技术原理层面对Transformer进行系统性解析，涵盖其架构设计、核心算法、数学模型及工程实现，帮助技术从业者和AI爱好者理解这一改变行业的底层技术。本文采用从基础到进阶的分层结构：先建立核心概念框架，再深入算法原理与数学模型，通过实战案例验证理论，最后探讨应用场景与未来趋势。
Transformer数学推导——Q51 残差连接 x+Sublayer(x) 的梯度幅度下界证明（假设 Sublayer 初始化为零）
墨顿随笔
05-05 1021
通过对残差连接的梯度幅度下界的全面深入分析，我们从理论原理、影响因素、实际应用到模型优化策略进行了详细探讨。残差连接在大语言模型中对于梯度传播和模型训练稳定性起着至关重要的作用，是提升模型性能的关键因素。尽管目前仍面临梯度爆炸等挑战，但随着数据归一化、模型结构优化、梯度裁剪等策略的不断发展，以及新理论和技术的涌现，残差连接在大语言模型中的应用将迎来更多突破。未来，我们可以期待结合强化学习、自监督学习等技术，进一步提升残差连接的适应性和稳定性，推动自然语言处理技术不断前进。
LLM数学推导——Transformer架构问题集
墨顿随笔
04-14 1011
覆盖基础组件（注意力、位置编码）、核心机制（残差、归一化）、训练技术（优化器、正则化）、架构变体（MoE、跨模态）及前沿扩展（神经符号、量子化）。多模态Transformer的跨注意力对齐损失（Contrastive Loss）梯度对称性分析。分析递归Transformer（Recurrent Transformer）的长期记忆保持能力。验证轻量级Transformer（Lite Transformer）的参数量-准确率权衡。
AI应用开发需要掌握的Transformer架构核心原理
QiangDeHeng的博客
06-22 1009
现代Transformer模型通过有限的核心模块架构实现了强大的序列建模能力。本教程面向AI应用开发工程师，总结Transformer中每个模块包含原理讲解、示意图或公式说明，PyTorch和TensorFlow的实现示例，以及练习任务和推荐阅读材料，帮助工程师深入理解并付诸实践。
详解Transformer模型及相关的数学原理
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Deep_coding_Q的博客
06-23 2万+
声明：本文参考了许多相关资料，视频，博客，结合《Attention is All You Need》这篇文章的每一个细节，从一个初学者的角度出发详细解读Transformer模型，无代码。原文链接及参考资料放在文末，若有错误或不当之处请多多包涵，如有侵权请联系我删除。Transformer模型是谷歌在2017年提出的继卷积神经网络（CNN）模型之后新一代网络架构，最初用于自然语言处理（NLP），如今在计算机视觉领域的很多下游任务（如图像分类，目标检测，图像分割等）及其他领域也有很出色的表现，因此，理解了最基
Transformer模型全拆解：自注意力/多头注意力/前馈网络，看透大模型“基石”的底层逻辑（附公式推导+代码）
2501_91798322的博客
09-16 1423
首先明确三个核心向量的来源和含义（假设输入序列的嵌入维度为d_modelQuery（查询向量，Q）：代表“当前位置需要什么信息”，维度d_k（如64）；Key（键向量，K）：代表“当前位置提供什么信息”，维度d_k；Value（值向量，V）：代表“当前位置的具体信息”，维度d_v（通常d_v = d_k它们的生成方式很简单：对输入序列的嵌入矩阵X（维度QXWQQ = X W_QQXWQ​KXWKK = X W_KKXWK​VXWVV = X W_VVXW。
【面试题】Transformer基础原理与数学模型
AI浩
09-07 822
残差连接（Residual Connection）OutputLayerNormxSublayerxOutputLayerNormxSublayerx))模块关键概念Attention多头、点乘、缩放、mask、softmaxResidual加速训练、防止梯度消失FFNReLU/GELU、两层全连接Training。
大模型从零开始——Transformer代码解读
木亦汐丫
02-18 3212
Transformer代码解读 - 来自哈佛大学NLP实验室关于Transformer的一篇开源博客The Annotated Transformer。由编码器和解码器组成，​ 每个编码器层由两个子层连接结构组成：第一个子层包括一个多头自注意力层；第二个子层包括一个逐位前馈全连接层；每两个子层的前后都采用了残差连接，然后进行层归一化；每个解码器层由三个子层连接结构组成，第一个子层连接结构包括一个掩码多头自注意力子层，第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层，第三个子层连接结构包括一个逐位前馈全连接子层。
【深度学习】Transformer原理学习——模型及代码
10-16 1253
2017年谷歌在一篇名为《Attention Is All You Need》的论文中,提出了一个基于attention(自注意力机 制)结构来处理序列相关的问题的模型，名为Transformer。Transformer没有使用任何CNN或者RNN的结构，而是使用了注意力机制attention，自动捕捉输入序列不同位置处的相对关联，善于处理长文本，高度并行工作。 Transformer模型结构概览模型输入1. Embedding层2. 位置编码Positional Encodding其他模块掩模规范化层At
Transformer革命起点：从Seq2Seq结构缺陷到Attention机制的本质突破（含公式推导）
# Transformer的演进之路：从Seq2Seq瓶颈到通用智能引擎 在自然语言处理的发展史上，很少有技术像Transformer这样，在短短几年内彻底重塑了整个领域的研究范式与工程实践。但它的诞生并非横空出世，而是对一个长期...
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
xiezhiyi007的专栏
12-02 1367
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
深度学习理论推导--多元线性回归
weixin_43719312的博客
12-02 760
本文介绍了多元线性回归的矩阵表示与求解方法。首先通过矩阵运算展示了如何从一元线性回归扩展到多元情形，推导出预测值的矩阵表达式。然后定义了残差平方和(RSS)的矩阵形式。最后详细阐述了利用链式法则对参数求导的过程，说明如何通过最小化残差平方和来求解最优参数。全文以矩阵运算为核心，展示了多元线性回归的简洁数学表达和求解思路。
深度学习理论推导--梯度下降法
weixin_43719312的博客
12-02 931
本文通过小猪体重增长的例子，生动解释了梯度下降法的原理。首先回顾线性回归的求解方法（最小二乘法和正规方程），指出非线性问题的局限性。然后以二元函数z=1+x+2y为例，通过微分推导证明：在微观尺度下，当增量方向与梯度方向一致时，函数增长最快。文中详细分析了不同方向上的增量变化，并用向量运算说明梯度方向的重要性。最后指出梯度向量∇z=[1,2]^T即为函数增长最快的方向，为后续讲解梯度下降法奠定了基础。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 894
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1155
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
目标检测：视觉系统中的CNN-Transformer融合网络
最新发布
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-06 4万+
RTD-Net是一个单阶段检测网络，它直接从输入图像预测目标的位置和类别，然后通过非最大抑制（NMS）处理来获取最终检测结果。网络设计考虑了检测精度和速度的平衡，特别适用于资源受限的嵌入式设备。
RNN、LSTM 区别
Bojun Jiang的博客
12-02 724
对比维度传统 RNNLSTM（长短期记忆网络）核心结构单一隐藏状态（h），无门控机制细胞状态（长期记忆）+ 隐藏状态（短期记忆）+ 3 个门控长距离依赖能力弱（梯度消失 / 爆炸，记不住长远信息）强（门控 + 细胞状态稳定传递长距离信息）参数复杂度低（结构简单，参数少）高（多了门控参数，计算量更大）训练难度易训练（参数少）但效果差（长序列）难训练（参数多、计算量大）但效果好（长序列）适用场景短序列数据（如 10 个词以内的短句、短时序）
【目标检测】基于卷积神经网络的轨道部件（扣件、轨枕、钢轨）缺陷检测算法研究
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12-03 607
基于卷积神经网络的轨道部件（扣件、轨枕、钢轨）缺陷检测算法，解决了轨道部件缺陷检测中的区域定位、微小缺陷识别和多类别缺陷分类问题，实现了高精度、高实时性的轨道部件缺陷检测功能。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，本合集都能为您提供丰
Transformer模型的原理公式
05-26
### Transformer模型的工作原理 Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络架构，主要用于自然语言处理（NLP）领域中的序列建模任务。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），转而采用完全依赖于注意力机制的设计思路。 #### 核心组件与联系 Transformer的主要组成部分包括编码器（Encoder）、解码器（Decoder）以及两者之间的交互方式。其核心概念如下： 1. **自注意力机制** 自注意力机制允许模型在同一序列的不同位置之间建立关联，从而捕捉全局上下文信息。通过计算查询向量（Query）、键向量（Key）和值向量（Value）之间的相似度得分，可以动态调整不同词的重要性权重[^1]。 2. **多头注意力机制** 多头注意力机制是对单头注意力的一种扩展形式，能够并行提取多个子空间内的特征表示。这种设计不仅增强了模型表达能力，还提高了训练效率[^2]。 3. **位置编码** 由于Transformer不具有内在的时间/顺序感，因此引入了位置编码来显式地注入输入序列的位置信息。这些编码通常由正弦函数和余弦函数构成，并叠加到原始嵌入向量之上[^3]。 --- ### 数学公式推导 以下是关于Transformer模型中几个重要模块的具体数学描述及其背后逻辑推理过程： #### （一）自注意力层公式的定义 给定长度为\(n\)的一组单词表征\(\{X_1, X_2,..., X_n\}\)，其中每个元素是一个d维实数向量，则对于任意两个位置i,j处对应的token关系强度可表示为: \[ \text { Attention } (Q, K, V)=\operatorname{softmax} \left( \frac{QK^{T}}{\sqrt{d_{k}}} \right)V \] 这里， - \( Q=WX_i,\quad K=WY_j ,\quad V=WZ_k \)分别代表query,key,value三个线性变换后的结果； - 参数矩阵W控制着映射维度大小； - 而分母项是为了防止数值过大影响梯度传播稳定性的缩放因子[\(^4]\). 接着，在实际应用过程中为了进一步增强灵活性还会加入残差连接(residual connection)以及layer normalization操作. #### （二）前馈全连接网络FFN 紧接着每一轮multi-head attention之后都会紧随一层position-wise feed-forward networks(PFFNs): \[ FFN(x) = max(0,x W_1+b_1 )W_2 +b_2 \] 此结构简单却有效——先经过ReLU激活再做第二次投影转换最终输出同样尺寸的新状态表示供后续阶段继续利用.[^5] 最后值得注意的是整个transformer是由交替堆叠若干这样的encoder-decoder layers构建而成的整体框架图示如下所示:(省略具体图形绘制) --- ### PyTorch代码实现片段 下面给出一段简化版pytorch版本的部分源码作为参考: ```python import torch.nn as nn class MultiHeadedAttention(nn.Module): def __init__(self,h,d_model,dropout=0.1): super().__init__() assert d_model % h ==0 self.d_k=d_model//h self.h=h self.linears=[nn.Linear(d_model,d_model)for _ in range(4)] self.attn=None self.dropout=nn.Dropout(p=dropout) def forward(self, query,key,value,mask=None): ... ``` --- ### 实际应用场景概述 除了经典的机器翻译之外，如今transformers已经被广泛应用于诸如情感分析、问答系统(QA systems)等领域之中展现出卓越性能表现的同时也推动了预训练技术的发展潮流比如BERT,GPT系列等等新型变体不断涌现出来持续刷新各项评测榜单记录创造历史最佳成绩屡见报端成为当前最炙手可热的研究方向之一值得深入探索研究下去！ ---
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