Transformer模型的结构图

最新推荐文章于 2025-04-09 10:53:00 发布
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#transformer #深度学习 #机器学习 #自然语言处理 #人工智能

Transformer模型由输入层、词嵌入层、编码器和解码器层以及输出层组成，其中注意力机制是关键，它帮助模型处理序列信息并生成输出序列的概率分布。
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Transformer 模型的结构图大致如下：

  1. 输入层：将输入的句子中的每个词表示成一个向量，然后输入到 Transformer 模型中。

  2. 词嵌入层：将输入层的向量作为输入，将每个词转化成一个更高维度的向量，以便模型可以更好地处理这些信息。

  3. 编码器和解码器层：Transformer 模型的核心部分，它包含了若干个编码器和解码器层，负责将输入序列编码成一个稠密的向量表示，然后将这个向量解码成输出序列。

  4. 输出层：将解码器层的输出转化成输出序列中的词的概率分布。

  5. 注意力机制：在编码器和解码器层中，注意力机制负责根据当前输入和之前的输出计算出一个权重分布，表示当

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