如何从浅入深理解transformer？
2023-05-11 阅读 43
理解Transformer的过程需要一些基础知识，包括自注意力机制、多头注意力机制、残差连接和层归一化等。以下是从浅入深理解Transformer的步骤：
1. 了解自注意力机制
自注意力机制是Transformer的核心组成部分，它可以将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，以便更好地理解上下文。自注意力机制的计算过程可以分为三个步骤：计算注意力权重、对权重进行归一化、将权重与输入向量相乘并求和。理解这一过程对于理解Transformer非常重要。
2. 理解多头注意力机制
多头注意力机制是自注意力机制的一种扩展形式，它可以将输入向量分成多个头，每个头都可以学习不同的关注点。多头注意力机制可以更好地处理多个任务和多个关注点的情况。
3. 理解残差连接和层归一化
残差连接和层归一化是Transformer中使用的两种技术，它们可以帮助模型更好地训练和更快地收敛。残差连接可以避免梯度消失问题，层归一化可以减少内部协变量偏移。
4. 理解Transformer的编码器和解码器
Transformer由编码器和解码器两部分组成，编码器用于将输入序列转换为抽象特征表示，解码器用于将抽象特征表示转换为输出序列。理解编码器和解码器的结构和功能非常重要。
5. 理解Transformer的训练过程
Transformer的训练过程通常使用自回归模型进行训练，即在解码器中使用上一步的预测结果作为输入。理解Transformer的训练过程可以帮助我们更好地理解模型的学习过程和性能表现。
以上是从浅入深理解Transformer的一些步骤，建议在学习过程中多进行实践和代码实现，加深对Transformer的理解。
更新于 2023年05月14日
