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Transformer架构详解

更新时间：2026-02-28 13:05:46 大小：16K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：transformer架构 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

Transformer是由Vaswani等人在2017年提出的基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型架构，彻底摆脱了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）对序列依赖的限制，通过并行计算显著提升了训练效率。其核心创新在于利用注意力机制实现长距离依赖建模，目前已成为自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的基础架构。

Transformer采用编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构，由以下核心组件构成：

· 编码器（Encoder）：由N个相同的编码器层堆叠而成，每个编码器层包含多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Network, FFN）。

· 解码器（Decoder）：同样由N个相同的解码器层堆叠而成，每个解码器层在编码器层的基础上增加了"编码器-解码器注意力层"（Encoder-Decoder Attention），用于关注输入序列的相关信息。

· 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer无循环结构，需通过位置编码注入序列的位置信息。

· 线性层与Softmax：解码器输出后，通过线性层映射到词汇表维度，再经Softmax生成概率分布。


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