深度学习中的Transformer机制

Transformer 是一种深度学习模型结构,最初由Vaswani等人于2017年提出,用于自然语言处理任务,尤其是机器翻译。Transformer 引入了自注意力机制(self-attention mechanism),这是其在处理序列数据时的关键创新。

以下是 Transformer 模型的主要组成部分和机制:

  1. 自注意力机制(Self-Attention):

    • 自注意力机制允许模型在处理序列数据时为每个位置分配不同的注意力权重。给定一个输入序列,自注意力机制可以计算每个位置与其他所有位置之间的注意力权重。这使得模型能够更好地捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。
  2. 多头注意力(Multi-Head Attention):

    • 为了增强模型对不同信息尺度的表示能力,Transformer 引入了多头注意力机制。通过使用多个注意力头,模型可以学习多个不同的注意力权重,从而捕捉不同层次和方向的语义信息。
  3. 位置编码(Positional Encoding):

    • 由于 Transformer 不包含序列顺序信息,为了将位置信息引入模型,位置编码被加到输入嵌入中。这允许模型区分序列中不同位置的单词。
  4. 编码器-解码器结构:

    • Transformer 通常由编码器和解码器组成,用于处理不同任务,例如机器翻译。编码器用于处理输入序列,解码器用于生成输出序列。它们都包含多个层,每个层都包含自注意力机制和前馈神经网络。
  5. 残差连接和层归一化:

    • 在每个子层(如自注意力和前馈神经网络)的输入和输出之间都存在残差连接,有助于防止梯度消失问题。此外,层归一化用于规范每个子层的输出。

Transformer 的创新极大地改变了自然语言处理领域,使得模型在处理长序列和捕捉全局依赖关系方面更为有效。此外,由于其通用性,Transformer 的思想也被应用于其他领域,例如计算机视觉和强化学习。

相关推荐
补三补四1 分钟前
机器学习-聚类分析算法
人工智能·深度学习·算法·机器学习
果冻人工智能15 分钟前
法官们终于似乎明白了:如果没有复制,那就没有版权
人工智能
tle_sammy16 分钟前
AI 重构老旧系统:创业新曙光
人工智能·重构
果冻人工智能17 分钟前
什么是 MCP,以及你为什么该关注它
人工智能
誉鏐22 分钟前
PyTorch复现逻辑回归
人工智能·pytorch·逻辑回归
正脉科工 CAE仿真25 分钟前
基于ANSYS 概率设计和APDL编程的结构可靠性设计分析
人工智能·python·算法
EasyGBS30 分钟前
视频设备轨迹回放平台EasyCVR打造视频智能融合新平台,驱动智慧机场迈向数字新时代
网络·人工智能·安全·音视频
Chaos_Wang_36 分钟前
NLP高频面试题(三十三)——Vision Transformer(ViT)模型架构介绍
人工智能·自然语言处理·transformer
新知图书1 小时前
OpenCV单窗口显示多图片
人工智能·opencv·计算机视觉
荷包蛋蛋怪1 小时前
【北京化工大学】 神经网络与深度学习 实验6 MATAR图像分类
人工智能·深度学习·神经网络·opencv·机器学习·计算机视觉·分类