weixin_65104609的博客

原创 TRANSFORMER

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，广泛应用于自然语言处理任务。其核心结构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器通过多层自注意力机制和前馈神经网络处理输入序列，生成编码矩阵。解码器则利用编码矩阵和自注意力机制逐步生成输出序列。自注意力机制通过计算查询（Q）、键（K）和值（V）矩阵，捕捉序列中元素之间的关系。多头注意力机制（Multi-Head Attention）进一步增强了模型的表达能力。此外，残差连接（Add）和层归一化（Norm）有助于稳定训练过程