Transformer 深度学习教程

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理领域取得了显著的成果。本文将为您介绍 Transformer 的基本原理和实现方法。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心，它允许模型在处理序列数据时关注序列中的不同部分。以下是一些自注意力机制的关键点：

多头注意力：将输入序列分解成多个子序列，每个子序列都使用独立的注意力机制进行处理。
位置编码：由于 Transformer 模型没有循环结构，因此需要引入位置编码来表示序列中不同位置的信息。

Transformer 模型结构

Transformer 模型主要由编码器和解码器组成，以下是模型的基本结构：

编码器：将输入序列编码成固定长度的向量表示。
解码器：将编码器的输出解码成输出序列。

实现方法

以下是一个简单的 Transformer 模型实现示例：

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_heads):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = Encoder(input_dim, hidden_dim, num_heads)
        self.decoder = Decoder(hidden_dim, output_dim, num_heads)

    def forward(self, input_seq, target_seq):
        encoded_seq = self.encoder(input_seq)
        decoded_seq = self.decoder(encoded_seq, target_seq)
        return decoded_seq

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Transformer 的信息，可以阅读以下文章：