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Transformer编码器结构与原理
资料介绍
Transformer是2017年由Vaswani等人提出的基于自注意力机制的深度学习模型，其编码器（Encoder）作为核心组件，在自然语言处理等领域展现出卓越性能。编码器通过多层堆叠结构实现对输入序列的深度特征提取，为下游任务提供高质量的上下文表示。
Transformer编码器由N个相同的编码层（Encoder Layer）堆叠而成，每个编码层包含两个核心子层：
1. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：并行执行多个自注意力计算，捕捉序列中不同位置间的依赖关系
2. 前馈神经网络（Position-wise Feed-Forward Network）：对每个位置的特征进行非线性变换
每个子层均采用残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）技术，形成"子层输出=LayerNorm(x + Sublayer(x))"的计算模式，有效缓解深层网络训练中的梯度消失问题。
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