Transformer 架构教程

Transformer 架构是近年来自然语言处理领域中的一项重大突破，它为神经网络模型提供了一种新的思路。本文将详细介绍 Transformer 架构的基本原理和实现方法。

基本概念

Transformer 架构是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（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示，而解码器则根据编码器的输出和输入序列生成输出序列。

架构特点

自注意力机制：Transformer 架构的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列时考虑到序列中所有元素之间的关系。
位置编码：由于 Transformer 架构没有循环或卷积层，因此需要引入位置编码来表示序列中每个元素的位置信息。
多头注意力：多头注意力机制可以使得模型在处理序列时能够捕捉到更多不同层次的特征。

实现方法

以下是一个简单的 Transformer 架构实现示例：

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

    def forward(self, input_seq, target_seq):
        encoder_output = self.encoder(input_seq)
        decoder_output = self.decoder(target_seq, encoder_output)
        output = self.fc(decoder_output)
        return output

扩展阅读

想要深入了解 Transformer 架构，可以参考以下链接：