Transformer网络

编码器与解码器

Transformer算法是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的深度学习模型。它引入了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的概念，这两个部分共同协作来处理序列数据。下面我将解释编码器和解码器的作用和功能：

编码器（Encoder）：
- 编码器是Transformer模型的第一个部分，用于处理输入序列数据。
- 输入序列通常由词嵌入（Word Embeddings）表示，这些词嵌入将每个词或标记映射到连续的向量空间中。
- 编码器由多个相同的层组成，每个层都包含两个子层：
  - 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：这个机制允许编码器在输入序列中建立各种词之间的关系，捕捉了上下文信息。
  - 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：这个网络对每个位置的词嵌入进行独立的处理，以捕捉局部信息。
- 编码器的输出是一个与输入序列相同长度的一系列编码向量，每个编码向量包含了来自输入序列的信息。
解码器（Decoder）：
- 解码器是Transformer模型的第二个部分，用于生成输出序列。
- 解码器也由多个相同的层组成，每个层包含三个子层：
  - 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：与编码器类似，但在这里，解码器会关注已生成的输出序列的一部分，以确保生成的下一个词与前面的词保持一致。
  - 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：这个机制允许解码器关注编码器的输出，以获得输入序列的信息。
  - 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：与编码器类似，但这里也包含生成的输出序列的信息。
- 解码器通过生成一个词的分布，选择下一个词，然后将其附加到已生成的序列中，然后迭代地生成下一个词，直到生成完整的输出序列。

编码器用于处理输入序列，将其编码成一系列编码向量，而解码器用于生成输出序列，通过逐步生成词来完成任务。这种架构使得Transformer模型在各种序列到序列任务中表现出色，如机器翻译、文本生成和问答系统等。

多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）

多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）是Transformer模型中的关键组件之一，用于在输入序列中建立词与词之间的关系，捕捉上下文信息。它通过并行地进行多个注意力操作，每个操作都被称为一个"头"，以更好地捕捉不同的关系和特征。以下是多头自注意力机制的详细介绍：

自注意力机制（Self-Attention）：
- 自注意力机制用于计算一个序列中每个位置与其他所有位置之间的关联程度，生成一个关注权重矩阵。
- 假设有一个输入序列X，其中包含N个词嵌入向量（或特征向量），每个向量的维度为d。自注意力机制将每个位置的词嵌入向量映射为三个向量：查询向量（Query），键向量（Key），和数值向量（Value）。
- 通过计算查询向量与所有位置的键向量的点积，然后将结果进行归一化以获得注意力权重。这些权重用于加权求和值向量，以生成自注意力输出。
- 公式示例：
  - 注意力权重（Attention Weight）： $Attention (Q, K, V) = softmax (\frac{Q K^{T}}{\sqrt{d_{k}}}) \cdot V$
  - 其中，Q为查询向量，K为键向量，V为数值向量， $d_{k}$ 是键向量的维度。
多头自注意力机制：
- Transformer模型引入了多头自注意力机制，通过并行运行多个自注意力头来捕捉不同的特征和关系。
- 多头注意力通过将查询、键和值向量投影到不同的子空间中来实现。具体来说，每个头有自己的权重矩阵，用于线性变换（投影）查询、键和值向量，然后应用自注意力机制。
- 多头注意力的输出会被拼接并投影到一个统一的输出空间，以获得最终的多头自注意力输出。
- 公式示例：
  - 多头自注意力输出： $MultiHead (Q, K, V) = Concat ({head}_{1}, {head}_{2}, \dots, {head}_{h}) W^{O}$
  - 其中， ${head}_{i}$ 表示第i个注意力头的输出， $W^{O}$ 是输出权重矩阵。

多头自注意力机制的引入允许模型在不同的注意力头中学习捕捉序列中不同层次和类型的关系，从而提高了模型的表现。在Transformer中，编码器和解码器都使用了多头自注意力机制来处理输入和输出序列。这是Transformer模型成功应用于各种序列到序列任务的一个关键因素。