Transformer 架构自 2017 年提出以来，在机器翻译领域取得了显著的成果。本文将为您介绍 Transformer 机器翻译的基本原理和实现方法。
基本原理
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它通过自注意力机制来实现序列到序列的映射。以下是 Transformer 机器翻译的基本原理：
- 编码器（Encoder）：将源语言句子转换为向量表示。
- 解码器（Decoder）：将向量表示翻译为目标语言句子。
- 注意力机制（Attention Mechanism）：使模型能够关注到源语言句子中的关键信息。
实现方法
以下是一个简单的 Transformer 机器翻译实现步骤：
- 数据预处理：对源语言和目标语言数据进行预处理，包括分词、去停用词等。
- 编码器：使用多层 Transformer 编码器对源语言句子进行编码。
- 解码器：使用多层 Transformer 解码器对编码后的向量进行解码，生成目标语言句子。
- 损失计算：计算解码器生成的目标语言句子与真实目标语言句子之间的损失，并使用反向传播算法进行模型优化。
扩展阅读
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Transformer 架构图