Transformer——作用、原理与结构

最新推荐文章于 2025-04-17 09:39:32 发布
最新推荐文章于 2025-04-17 09:39:32 发布
阅读量2.4k 收藏 2
点赞数
文章标签： attention 自然语言处理 神经网络 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44371912/article/details/116902900
版权
本文探讨了Transformer在自然语言处理中的突破，重点阐述其如何通过消除长期依赖问题和实现并行训练，相较于RNN的优势。阅读链接提供深入理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/372777550

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Transformer作用和RNN作用基本相同。原论文Attention is all you need中将Transformer结构用于NLP任务。Transformer相对于RNN的好处在于：
1、很大程度地解决了长期依赖问题。
2、可以并行地进行训练。
全文见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/372777550

Rulcy
关注
5.7 Transformer概述——原理、作用、计算流程
炫云云
04-05 624
💖💖感谢各位观看这篇文章，💖💖点赞💖💖、收藏💖💖、你的支持是我前进的动力！💖💖 💖💖感谢你的阅读💖，专栏文章💖持续更新！💖关注不迷路！!💖 🥝🥝 1 为什么需要Transformer 🥝🥝 2 Transformer 整体结构 🥝🥝 3 Transformer 计算流程 🍉🍉 3.1 输入 🍋🍋 3.1.1 Positional Encoding(位置编码) 🍉🍉 3.2 Encoder 🍅🍅 3.2.1 Self-Attention的计算
深入理解 Transformer：用途、原理和示例
qq_33854057的博客
03-04 1529
众多新闻媒体和信息平台运用 Transformer 模型对长篇文章进行自动摘要生成。例如，对一篇几千字的研究论文，模型能够提取关键信息，生成简洁明了的摘要，方便读者快速掌握论文核心内容，提高信息获取效率。
Transformer 的作用
qq_34068440的博客
04-03 2944
此外，Transformer 的理念也被扩展到了计算机视觉（CV）和语音处理领域，如 Vision Transformer (ViT) 和 Speech Transformer，展现出跨领域的通用性。综上所述，Transformer 以其独特的自注意力机制、高效的并行计算能力和卓越的序列建模性能，对自然语言处理乃至更广泛的机器学习领域产生了深远影响，标志着序列数据处理技术的新里程碑。自注意力机制是 Transformer 的基石，它允许模型在计算每个序列位置的输出时，能同时考虑序列中所有其他位置的信息。
Transformer是什么？一文读懂Transformer的模型架构和底层原理
最新发布
大模型研究中心
04-17 2342
‌Transformer‌是一种用于自然语言处理(NLP)和深度学习的神经网络架构，最早由Google研究团队在2017年提出‌。它的核心思想是利用自注意力机制来捕捉序列中元素之间的关系，从而避免了传统RNN难以处理长序列依赖的问题‌。
Transformer中到底做了什么？
zwglory的博客
08-28 4979
Transformer中到底做了什么？ Transformer在论文《Attention is All You Need》中被提出，后来应用于BERT，实现了深度文本语义预训练模型。 参考代码如下： tensor2tensor github bert github 简单来说，transformer就是利用 self-attention 实现了在某个任务下句子中词与词的关联性。 下面是根据ber...
【大模型】在大语言模型的架构中，Transformer有何作用？
AAI666666的博客
06-04 736
Transformer是一种用于序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习模型，由Vaswani等人于2017年提出。
Transformer详解
weixin_40005743的博客
01-02 7201
Transformer学习细抠Transformer基础：Attention modelA High-Level Look模型如何运作？Self-Attention详解如何计算encoder self attention?muti-headed attention用位置编码表示句子的序列中词的顺序残差Decoder 部分最后的Linear和softmax层 细抠Transformer 基础：Att...
Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码
GDHBFTGGG的博客
08-13 6907
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最早由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）不同，Transformer完全摆脱了序列结构的依赖，可以并行处理数据，显著提高了训练效率和效果。
transformer详解
bulling的博客
01-16 1258
介绍transformer中各个组件的原理，包括attention,resnet,layer normalization,position encoding等
3、Transformer及其应用
weixin_44986037的博客
05-16 1871
transformer
我们用transformer干啥？
zenRRan的博客
04-18 3065
点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！来自：AI部落联盟前言2021年4月，距离论文“Attention is all you need”问市过去快4年了。这篇论文的引用量正在...
Transformer 详细分析，学习总结
qq_41158484的博客
11-15 1602
Transformer深度学习网络的详细分析。Transformer其实就是由融合了注意力机制的编码器和解码器组成，如下图Transformer的总体模型框架。编码器将输入的句子变成机器学习可以理解的特征向量，并输入到解码器中作为 Keys 和 Values（解码器就直接根据输入获取query，然后输出结果）。
最新热点！融合创新！Transformer+并行网络：局部特征+全局特征；时序特征+空间特征！小白也会用的分类预测程序！
Python_cocola的博客
09-11 2824
Transformer模型是当前预测领域的热门模型，但在故障识别即分类领域尚缺乏相关文献，更别说其改进模型了，的必定是创新性极高的发文方向，且这方面的文献极度稀缺，可以说一投就中。本程序结合上述3篇文献，并对其进行多重改进创新！！！提出基于数据预处理方面参考文献三，利用相空间重构法将一维波形转化为二维图像；图像特征提取方面参考文献一：搭建用于提取递归图的空间特征故障识别模型结构参考文献二：构造故障识别程序文献一解读。
深入浅出Transformer
cedi9117的博客
05-25 1062
Transformer Transformer是NLP的颠覆者，它创造性地用非序列模型来处理序列化的数据，而且还获得了大成功。更重要的是，NLP真的可以“深度”学习了，各种基于transformer的模型层出不穷，如BERT、GPT-2、T-NLG，而且模型参数量呈指数级增长。 Transformer之前，大家的思路都是在改进序列模型，从RNN到LSTM、GRU、Seq2Seq。如果你看过我之前写的深入浅出RNN就会知道，序列模型要靠遍历seq_len来处理data，效率低是显而易见的。不仅如此，深层网络.
NLP-生成模型-2017-Transformer（四）：单个输入-输出样本的并行化计算【编码：训练预测都基于注意力机制来并行化】【解码：训练时基于掩码注意力机制、teach-forcing来并行化】
u013250861的博客
02-26 813
我们先看一个典型的基于RNN的Encoder-Decoder结构 输入是：“机器学习“，输出是“machine learning”。模型的大概工作时序是：Encoder部分，输入序列逐个送进RNN，计算出最后时刻的隐藏状态c，作为上下文信息传给Decoder。Decoder部分，将c和t-1时刻的输出作为t时刻的输入，逐步计算预测得到t时刻的输出。这个结构中，Encoder和Decoder部分都是无法并行化的，这是由RNN结构本身决定的（t时刻计算依赖t-1时刻的输出）。值得注意的一点是，这里我们讨论的并
Transformer是什么，Transformer应用
ZJQ的博客
08-17 795
是个工作是最后的线性层接上一个softmax，其中线性层是一个简单的全连接神经网络，它将解码器产生的向量投影到一个更高维度的向量（logits）上，假设我们模型的词汇表是10000个词，那么logits就有10000个维度，每个维度对应一个惟一的词的得分。之后的softmax层将这些分数转换为概率。接下来就进入了编码器里边的前馈神经网模块了，只需要知道，前馈神经网络的输入是self-attention的输出，即上图的Z,是一个矩阵，矩阵的维度是（序列长度×D词向量），之后前馈神经网络的输出也是同样的维度。
Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元
qq_51447436的博客
01-20 5355
Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元
Transformer是什么？看完这篇你就醍醐灌顶
热门推荐
fs1341825137的博客
09-15 6万+
前言 由谷歌团队提出的预训练语言模型BERT近年来正在各大自然语言处理任务中屠榜（话说学者们也挺有意思的，模型名都强行凑个芝麻街的人物名，哈哈哈）。 BERT算法的最重要的部分便是Transformer的概念，它本质上是Transformer的编码器部分。 而Transformer是什么呢？transformer是永远的神，自从transformer使用了抛弃rnncnn的纯attention机制之后，各种基于transformer结构的预训练模型都如雨后春笋般雄起，而transformer中最重要就是使用
Transformer架构详解：自注意力与编码解码器原理
Transformer学习总结——原理篇 Transformer是一种革命性的神经网络架构，最初由Google的Dmitry Vaswani及其团队在2017年提出，主要用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。它的核心在于自注意力机制（Self-...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值