Transformer 及其变体深度解析

最新推荐文章于 2025-07-16 15:54:00 发布
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#transformer #深度学习 #人工智能 #算法 #神经网络 #gpt #机器学习

目录

  1. ​​模型结构详解​​
  2. ​​数学原理与推导​​
  3. ​​代表性变体及改进​​
  4. ​​应用场景与优缺点​​
  5. ​​PyTorch代码示例​​

1. 模型结构详解

1.1 核心架构

输入序列 → 词嵌入 → 位置编码 → 编码器堆叠 → 解码器堆叠 → 输出序列

1.1.1 编码器-解码器结构
  • ​​编码器​​：由N个相同层堆叠，每层含 ​​多头自注意力​​ + ​​前馈网络​​
  • ​​解码器​​：在编码器基础上增加 ​​交叉注意力​​ 层，用于关注编码器输出
1.1.2 核心组件
  • ​​自注意力机制​​：计算序列元素间依赖关系
  • ​​位置编码​​：注入序列位置信息（正弦函数或学习式）
  • ​​残差连接 & 层归一化​​：每子层后应用
1.1.3 输入输出
  • ​​输入​​：Token序列（如文本词ID或图像分块）
  • ​​输出​​：
    • ​​自回归任务​​（如GPT）：逐个生成Token
    • ​​非自回归任务​​（如BERT）：全序列并行输出

2. 数学原理与推导

2.1 自注意力计算
\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^\top}{\sqrt{d_k}}\right)V
其中：

  • Q∈Rn×dk​：查询矩阵
  • K∈Rm×dk​：键矩阵
  • V∈Rm×dv​：值矩阵
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10、机器学习中的Transformer变体深入解析
ggg99的专栏
08-25 40
本文深入解析了机器学习中Transformer的多种变体模型，包括Universal Transformer、Transformer-XL、Longformer和Reformer。文章详细介绍了这些模型的原理、改进点及其适用场景，重点探讨了它们在处理长序列依赖、降低计算复杂度和优化内存使用方面的创新方法。通过对比分析，为不同任务需求提供了模型选择指南，并总结了Transformer变体在自然语言处理等领域的广泛应用前景。
Transformer的变体：改进与扩展
AI天才研究院
05-04 1178
1. 背景介绍 Transformer 模型自 2017 年提出以来，在自然语言处理 (NLP) 领域取得了巨大的成功，并在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中展现出卓越的性能。然而，原始的 Transformer 模型也存在一些局限性，例如计算复杂度高、难以处理长序列数据等。为了克服这些问题，研究者们提出了各种 Transformer 变体，通过改
transformer的各种变体
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03-16 5715
https://mp.weixin.qq.com/s/iuuRS_M3cYm0DXFkZGjjBg 1 Transformer-XL 论文标题： Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context 收录会议： ACL 2019 论文链接： https://arxiv.org/abs/1901.02860 代码链接： https://github.com/kimiyoung/transformer-xl 上.
【Transformer】Transformer及其变体网络介绍
Henry_Zhao10的博客
08-31 3737
本文介绍了Transformer的结构和算法流程，并介绍了其变体网络，包括Reformer、Linformer等。
一文搞懂！Transformer架构的三大变体
老皮的博客
02-20 1479
Transformer架构自2017年诞生以来，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。其独特的架构设计衍生出了三大类模型：仅编码器架构、仅解码器架构和编码器-解码器架构。每种架构都有其独特的优势和应用场景，本文将详细解析这三大类架构的特点，并介绍每类架构中的经典模型，带你深入了解Transformer架构的强大之处。Transformer模型自2017年提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术之一。
transformer变体
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