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2024年3月28日发(作者：网站设计软件免费下载)

transformer encoder详解

Transformer encoder是Transformer模型中的一部分。它由一

堆相同的层组成，每个层都有两个子层：多头自注意力机制和

全连接前馈网络。

1. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：

这个子层通过对输入序列中的每个词语建模，来学习每个词

语与其他词语之间的关系。它通过使用多个注意力头来计算输

入序列中每个词语的上下文表示。

首先，输入序列中的每个词语都被转化为三个不同的向量：

查询向量（query），键向量（keys）和值向量（values）。然

后，通过利用这些向量，可以计算一个注意力得分矩阵，该矩

阵表示了每个查询向量与每个键向量之间的相关性。

注意力机制最终通过将注意力得分矩阵与值向量相乘，并进

行归一化处理，得到每个词语的上下文表示。

2. 全连接前馈网络（Feed-Forward Neural Network）：

这个子层使用具有一个隐藏层的前馈神经网络来对每个词语

的上下文表示进行进一步的编码。这个前馈网络是所有位置上

都相同的，只是共享权重。

这个前馈网络通过将每个词语的上下文表示转化为一个更高

维度的向量空间，并应用激活函数（如ReLU）来引入非线性

性。然后，再将向量转化回原始维度的向量空间。

Transformer encoder由多个这样的层堆叠而成，每个层之间使

用残差连接（residual connection）和层归一化（layer

normalization）来加速训练。

通过使用多个Transformer encoder层，模型可以从单个输入词

语开始，逐渐捕捉更高级别的信息。这样，模型可以用这些高

级别的信息来生成更准确的输出。

总结：

Transformer encoder是Transformer模型中的一部分，它由多

个相同的层组成，每个层由多头自注意力机制和全连接前馈网

络组成。这些层的堆叠使得模型可以从输入序列中逐渐捕捉更

高级别的信息，从而产生更准确的输出。


本文标签： 向量 词语 注意力 前馈 序列

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