PyTorch_Tutorials/transformer_tutorial

Transformer 是一种革命性的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理领域。以下是关于 Transformer 的核心知识点：

🧠 基本概念

• 自注意力机制（Self-Attention）
  允许模型在处理序列时关注不同位置的信息，通过计算查询（Q）、键（K）、值（V）之间的相似度实现

  

• 位置编码（Positional Encoding）
  为序列添加位置信息，使模型能够理解词序

  

• 多头注意力（Multi-Head Attention）
  通过并行多个注意力头提取不同子空间的信息，增强模型表达能力

  

📚 实现步骤

1. 定义 嵌入层（Embedding Layer）
   将输入词转换为向量空间表示
2. 添加 位置编码
   结合词向量与位置信息
3. 构建 注意力模块
   实现 QKV 计算与掩码机制
4. 设计 前馈神经网络（FFN）
   通过两个全连接层进行非线性变换
5. 组合 编码器-解码器结构

🌐 应用场景

• 机器翻译（如英译中）
• 文本生成（如对话模型）
• 情感分析（文本分类）
• 问答系统（上下文理解）

📁 推荐学习路径

• 先掌握基础：PyTorch_Tutorials/nn_tutorial
• 深入理解注意力机制：PyTorch_Tutorials/attention_tutorial
• 实践项目：PyTorch_Tutorials/seq2seq_tutorial

📘 注意：Transformer 的实现涉及大量矩阵运算，建议搭配 PyTorch 官方文档 一起学习