Transformer架构

Transformer架构是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类、问答等。它由Vaswani等人在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了很好的效果。

Transformer架构由编码器和解码器两部分组成，每个部分都由多个层组成。编码器用于将输入序列转换为一系列特征向量，解码器用于将这些特征向量转换为输出序列。在每个层中，Transformer使用了多头自注意力机制和前馈神经网络来构建模型。

自注意力机制是一种可以在序列中捕捉长距离依赖性的机制。它通过计算一个序列中每个位置与其他位置之间的相似度得到一个权重向量，然后将这个权重向量作为一个加权平均值来计算每个位置的输出向量。多头自注意力机制可以将单一的自注意力机制拆分成多个并行的子机制，每个子机制关注不同的子空间，从而提高模型的表达能力。

前馈神经网络是一种简单的全连接神经网络，用于将自注意力机制的输出向量映射到新的向量空间。每个前馈神经网络层都由两个线性变换和一个激活函数组成，其中第一个线性变换将输入向量映射到一个中间向量空间，激活函数将这个中间向量映射到一个新的向量空间，第二个线性变换将这个新的向量映射回原来的向量空间。

Transformer架构使用了残差连接和层归一化来加速训练过程。残差连接将输入向量直接添加到输出向量中，从而避免了梯度消失和梯度爆炸问题。层归一化用于规范化每个层的输出向量，从而加速收敛和提高模型的鲁棒性。

总之，Transformer架构是一种强大的神经网络架构，可以在自然语言处理任务中取得很好的效果。它的优点是可以处理任意长度的输入序列、可以并行计算、可以捕捉长距离依赖性、可以学习到全局的上下文信息。