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、计算机视觉等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。

基本概念

Transformer 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器将输入序列转换为隐藏状态序列，解码器则根据隐藏状态序列生成输出序列。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心思想。它允许模型在处理序列时，关注序列中任意位置的信息，从而更好地捕捉长距离依赖关系。

编码器

编码器由多个编码层堆叠而成，每个编码层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。

解码器

解码器与编码器类似，也由多个解码层堆叠而成。解码器在每个时间步都接收来自编码器的隐藏状态序列，以及来自前一个时间步的解码器输出。

实现方法

以下是一个简单的 Transformer 模型实现示例：

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.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers)
        self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)
        self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers)
        self.output_layer = nn.Linear(d_model, vocab_size)

    def forward(self, src, tgt):
        src = self.embedding(src)
        tgt = self.embedding(tgt)
        memory = self.transformer_encoder(src)
        output = self.transformer_decoder(tgt, memory)
        output = self.output_layer(output)
        return output

扩展阅读

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