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Transformer架构模型
资料介绍
Transformer是由Vaswani等人在2017年提出的一种基于自注意力机制（Self-Attention）的神经网络架构，彻底摆脱了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）对序列数据处理的依赖，通过并行计算大幅提升了训练效率，成为自然语言处理（NLP）领域的革命性突破。其核心思想是利用注意力机制捕捉序列中不同位置之间的依赖关系，目前已广泛应用于机器翻译、文本生成、语音识别等任务。
一、核心结构
Transformer架构主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，整体采用“编码器-解码器”结构，但两者均以自注意力机制为核心。
1. 编码器（Encoder）
编码器由N个相同的层堆叠而成（原论文中N=6），每层包含两个子层：
· 多头自注意力层（Multi-Head Self-Attention）：通过多个并行的注意力头（Head）计算输入序列中每个位置与其他所有位置的依赖关系，将不同子空间的注意力特征拼接后线性变换输出。公式如下：MultiHead(Q,K,V) = Concat(head₁, head₂, ..., headₕ)·Wᵒ
其中 headᵢ = Attention(Q·Wᵢᵏ, K·Wᵢᵏ, V·Wᵢᵛ)其中Q（查询）、K（键）、V（值）通过输入矩阵线性变换得到，注意力函数采用缩放点积注意力：Attention(Q,K,V) = softmax((QKᵀ)/√dₖ)·V√dₖ为缩放因子，用于缓解维度增长导致的梯度消失问题。
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