transformer的细节到底是怎么样的？
2023-05-06 阅读 108
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于序列到序列的任务，比如机器翻译、语音识别等。它的细节包括以下几个方面：
1. 自注意力机制：Transformer使用自注意力机制来计算输入序列中每个位置的表示向量。这个机制可以让模型更好地理解输入序列中不同位置之间的关系，从而更好地捕捉序列中的语义信息。
2. 多头注意力机制：为了更好地捕捉输入序列中的不同方面的信息，Transformer使用了多头注意力机制。这个机制可以让模型同时关注输入序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉序列中的多个方面的语义信息。
3. 编码器-解码器结构：Transformer采用了编码器-解码器结构，其中编码器用于将输入序列编码成一个向量表示，解码器用于根据这个向量表示生成输出序列。这个结构可以让模型更好地处理序列到序列的任务。
4. 残差连接和层归一化：为了避免深层神经网络的梯度消失问题，Transformer使用了残差连接和层归一化技术。这些技术可以让模型更好地训练，从而提高模型的性能。
总之，Transformer是一种非常强大的神经网络模型，它的细节设计非常精妙，可以让模型更好地处理序列到序列的任务。
更新于 2023年05月07日
