深度学习中的 Transformer 架构是一种强大的序列模型，它被广泛应用于自然语言处理、语音识别和机器翻译等领域。本教程将为您介绍 Transformer 的基本概念、架构和实现。

Transformer 简介

Transformer 是由 Google 团队在 2017 年提出的一种基于自注意力机制的深度神经网络模型。它主要由编码器和解码器两部分组成，能够有效地处理序列数据。

Transformer 架构

Transformer 的架构如下：

  • 编码器：将输入序列编码成固定长度的向量表示。
  • 解码器：将编码器输出的向量表示解码成输出序列。

编码器

编码器由多个相同的编码层堆叠而成，每个编码层包含以下组件：

  • 多头自注意力机制：允许模型在编码器内部的不同位置之间进行交互。
  • 前馈神经网络：对每个位置进行非线性变换。

解码器

解码器与编码器类似，也由多个相同的解码层堆叠而成。解码器在每个时间步都依赖于前一个时间步的输出，以及编码器输出的固定长度的向量表示。

实现示例

以下是一个简单的 Transformer 实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)

    def forward(self, src):
        src = self.embedding(src)
        output = self.transformer(src)
        output = self.fc(output)
        return output

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Transformer 的知识，可以阅读以下文章：

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