Transformer 结构详解 🧠

1. 模型整体架构

Transformer 模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，通过自注意力机制（Self-Attention）和前馈网络（FFN）实现并行处理。

2. 核心组件解析

• 自注意力机制（Self-Attention）
  用于捕捉输入序列中词与词之间的依赖关系，通过查询（Q）、键（K）、值（V）三个矩阵计算。

  

• 多头注意力（Multi-Head Attention）
  通过多个注意力头并行处理信息，提升模型对不同位置特征的敏感度。

  

• 位置编码（Positional Encoding）
  为解决序列顺序问题，通过正弦/余弦函数为每个位置添加固定向量。

  

3. 应用场景与扩展

Transformer 已广泛应用于：

• 机器翻译（如 NLP 基础课程）
• 文本生成（如 实战案例）
• 情感分析（可参考 深度学习模型对比）