Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译、文本摘要、对话系统等任务的成功范例。Transformer模型使用全连接层代替RNN和CNN的门控结构，并用多头注意力机制进行了改进，能够在捕捉全局上下文信息的同时，还保持输入输出序列之间的独立性。
　　本文将从原理上和代码实现两个角度出发，详细解析Transformer模型的编码器、解码器及注意力机制的设计原理和具体操作步骤。希望读者能够通过本文，更加深入地理解Transformer模型及其相关的数学原理和算法，掌握Transformer模型的工作原理和应用技巧。

2.基本概念术语说明

2.1. 为什么需要注意力机制？

自注意力机制（Self-Attention）是最早被提出的注意力机制。它引入了一个可学习的查询向量和一个键-值对，并计算查询向量和所有键-值对之间的相似性，根据这些相似性调整键-值对之间的权重，最后得到一个新的表示结果。这种注意力机制能够让模型能够捕捉到输入序列的全局信息，并关注其中重要的信息，最终生成更好的输出。
Self-Attention的具体实现可以分为以下两步：
1.首先，对输入序列进行线性变换，转换成较低维度的特征空间；
2.然后，利用注意力矩阵计算每个元素之间的关系，并根据这个矩阵调整键-值对之间的权重；
3.最后，再次线性变换，恢复原始维度并得到新表示结果。
在RNN或者CNN中，通常采用的