Attention is all you need(Transformer)论文阅读笔记

本文深入解析Transformer模型,重点讨论多头自注意力机制、Masked Multi-Head self-Attention和Encoder-Decoder Attention,阐述如何利用注意力机制实现序列建模和转换任务的高效并行计算。

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一、背景

seq2seq模型(2014年):https://blog.youkuaiyun.com/zyk9916/article/details/118002934

Attention模型(2015年):https://blog.youkuaiyun.com/zyk9916/article/details/118498156

对于序列建模和转换问题,大量的研究都围绕以RNN为基础的encoder-decoder架构展开。

但是,RNN是一种时序模型,存在固有的顺序性。无论是在encoder还是decoder中,都需要获得上一个时刻的隐状态才能计算下一个时刻的隐状态。这严重阻碍了训练示例中的并行化。

本文提出了Transformer模型架构,它避免了递归和卷积,而是完全依赖于注意力机制来捕捉输入和输出之间的全局依赖关系。Transformer允许更大程度的并行化。

二、模型

Transformer模型遵循了之前的encoder-decoder架构。

在这里插入图片描述
2.1 模型总览

Encoder:Encoder由N = 6个相同层的堆叠组成。每个层包含两个子层:一是多头自注意力机制(Multi-Head self-Attention),二是前馈神经网络(Feed Forward)。每个子层后都追加一个残差连接和归一化(Add&Norm)操作。模型中的所有子层以及Embedding层均产生维度dmodel = 512的输出。

Decoder:Decoder同样由N = 6个相同层的堆叠组成。每个层包含三个字层:一是带mask操作的多头自注意力机制(Masked Multi-Head self-Attention),二是Encoder到Decoder的多头注意力机制(注意这里并不是自注意力机制)(Encoder-Decoder Multi-Head Attention),三是前馈神经网络(Feed Forward)。每个子层同样追加一个残差连接和归一化(Add&Norm)操作。

2.2 注意力机制

注意力机制是基于三种向量(或者矩阵):查询向量(Query

### 关于 'Attention Is All You Need' 的解读 《Attention Is All You Need》是一篇由Google Brain团队发表的重要论文,首次提出了Transformer模型架构。该论文的核心贡献在于引入了一种全新的机制——自注意力(Self-Attention),它显著提高了自然语言处理任务的效果并降低了计算复杂度[^1]。 #### Transformer 架构的关键特点 Transformer摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),完全依赖于注意力机制来捕捉输入序列中的长期依赖关系。以下是其主要特性: - **多头注意力机制**:通过多个平行的注意力层捕获不同子空间的信息,增强了模型的表现力。 - **位置编码**:由于Transformer不具有像RNN那样的固有顺序结构,因此采用正弦函数形式的位置编码向量加入到词嵌入中以保留序列信息。 - **前馈神经网络**:每个位置独立地应用相同的线性变换和激活函数组成的两层全连接网络。 这些设计使得Transformer能够更高效地训练大规模数据集,并且在翻译质量上超越当时的最佳方法。 #### 可能存在的汇报PPT总结与解读资源方向 对于获取有关此论文的具体汇报材料或者深入浅出的解释文档,可以考虑以下几个途径: 1. 学术会议报告:原始作者通常会在顶级会议上展示他们的研究成果;查看NeurIPS 2017的相关演讲视频可能有所帮助. 2. 教育平台课程笔记:Coursera,Udacity等在线教育网站提供专门讲解NLP技术进展包括Transformers在内的专项课程. 3. 技术博客文章系列:Medium,Hacker Noon以及其他知名开发者社区经常发布高质量的技术分享帖文. 下面给出一段简单的Python代码用于加载预训练好的BERT模型(基于同样的原理构建),作为实际操作演示的一部分: ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased") text = "Replace me by any text you'd like." encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') output = model(**encoded_input) print(output.last_hidden_state) ``` 以上脚本展示了如何利用Hugging Face库快速实例化一个基础版别的BERT模型,并传入待分析字符串得到相应特征表示矩阵。
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