Transformer 架构是一种基于自注意力机制的神经网络，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。以下是其核心原理的详细说明：
1. 自注意力机制（Self-Attention）
自注意力机制是 Transformer 的核心，用于捕捉输入序列中各个元素之间的关系。
- 输入表示：输入序列中的每个元素（如单词）首先被转换为向量表示（词嵌入）。
- 计算注意力分数：通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量计算注意力分数。具体步骤包括：
- 计算查询向量与键向量的点积，得到注意力分数。
- 将注意力分数通过 softmax 函数归一化，得到注意力权重。
- 使用注意力权重对值向量加权求和，得到输出向量。
2. 多头注意力（Multi-Head Attention）
为了捕捉不同子空间的信息，Transformer 使用多头注意力机制。
- 并行计算：将查询、键和值向量分成多个头，每个头独立计算注意力。
- 拼接和线性变换：将多个头的输出拼接，并通过线性变换得到最终输出。
3. 位置编码（Positional Encoding）
由于 Transformer 不使用序列顺序信息，位置编码被引入以提供序列中元素的位置信息。
- 正弦和余弦函数：使用不同频率的正弦和余弦函数生成位置编码，并与输入向量相加。
4. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）
每个注意力层后接一个前馈神经网络，进一步处理特征。
- 两层全连接网络：通常包括一个隐藏层和一个输出层，使用 ReLU 激活函数。
5. 层归一化和残差连接
为了稳定训练，Transformer 使用层归一化和残差连接。
- 残差连接：将输入直接加到输出上，缓解梯度消失问题。
- 层归一化：对每层的输出进行归一化，加速收敛。
6. 编码器-解码器结构
Transformer 由编码器和解码器组成，适用于序列到序列任务。
- 编码器：由多个相同的层堆叠，每层包括多头注意力和前馈神经网络。
- 解码器：结构与编码器类似，但增加了一个多头注意力层，用于处理编码器输出和已生成序列。
7. 训练和推理
- 训练：通过最小化损失函数（如交叉熵）优化模型参数。
- 推理：使用自回归方式生成输出序列，逐步预测下一个元素。
Transformer 通过自注意力机制和多头注意力捕捉序列中的长距离依赖，结合位置编码、前馈网络、层归一化和残差连接，实现了高效的序列建模，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。
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