Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，在自然语言处理和计算机视觉等领域有着广泛的应用。本文将介绍 Transformer 的基本概念、原理和实现。

简介

Transformer 模型由 Google 在 2017 年提出，它是序列到序列模型（seq2seq）的一种改进。传统的 seq2seq 模型主要使用循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），但 RNN 在处理长序列时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。Transformer 通过自注意力机制解决了这个问题，使得模型在处理长序列时表现更佳。

核心思想

Transformer 的核心思想是使用自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据。自注意力机制允许模型在编码过程中，自动关注序列中相关的部分，从而提高模型的表达能力。

架构

Transformer 的架构主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。

  • 编码器：编码器接收输入序列，通过自注意力机制和前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）对序列进行处理，最终输出一个上下文表示。
  • 解码器：解码器接收编码器的输出，并逐步生成输出序列。解码器也使用自注意力机制，但同时也需要关注输入序列。

实现细节

以下是一些 Transformer 实现的细节：

  • 多头自注意力：将自注意力机制分解为多个注意力头，每个注意力头关注序列的不同部分，从而提高模型的表达能力。
  • 位置编码：由于 Transformer 没有循环结构，无法直接处理序列的顺序信息，因此引入位置编码来表示序列中的位置信息。

应用

Transformer 在以下领域有着广泛的应用：

  • 自然语言处理：机器翻译、文本摘要、情感分析等。
  • 计算机视觉：图像分类、目标检测、视频处理等。

扩展阅读

Transformer架构图