Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，最初由 Google 团队在 2017 年提出。它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，并取得了显著的成果。
自注意力机制
Transformer 的核心是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理序列数据时，能够关注序列中任意位置的元素，从而捕捉长距离依赖关系。
自注意力计算
自注意力计算分为三个部分：Query（Q）、Key（K）和 Value（V）。对于序列中的每个元素，我们分别计算其 Q、K 和 V。
- Q：表示查询，用于表示当前元素对其他元素的关注程度。
- K：表示键，用于表示其他元素对当前元素的关注程度。
- V：表示值，用于表示其他元素对当前元素的影响。
通过计算 Q 和 K 的点积，可以得到一个权重矩阵，该矩阵表示了每个元素对其他元素的关注程度。然后，将这个权重矩阵与 V 相乘，得到最终的注意力输出。
Transformer 模型结构
Transformer 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。
编码器
编码器由多个相同的编码层堆叠而成，每个编码层包含两个子层：多头自注意力层和前馈神经网络层。
- 多头自注意力层：通过自注意力机制，模型能够关注序列中任意位置的元素。
- 前馈神经网络层：对每个元素进行非线性变换，增强模型的表示能力。
解码器
解码器同样由多个相同的解码层堆叠而成，每个解码层包含三个子层：自注意力层、编码器-解码器注意力层和前馈神经网络层。
- 自注意力层：允许解码器关注其自身的元素。
- 编码器-解码器注意力层：允许解码器关注编码器的输出，从而实现编码器和解码器之间的交互。
- 前馈神经网络层：对每个元素进行非线性变换。
应用场景
Transformer 模型在多个领域取得了显著的成果，以下是一些应用场景：
- 自然语言处理：机器翻译、文本摘要、问答系统等。
- 计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割等。
- 其他领域：音频处理、生物信息学等。
Transformer Architecture