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2024年4月18日发(作者：国内精自品线一区91制片)
transformer编码器原理
Transformer 是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，广泛应用于
机器翻译、文本摘要、命名实体识别等任务中。其中，Transformer 编码
器是 Transformer 模型的核心组件之一，负责将输入序列（文本）转化
为一组特征向量，以供后续任务使用。本文将从如下几个方面介绍
Transformer 编码器的原理和技术细节。
一、Transformer 模型的简介
Transformer 模型是由 Vaswani 等人于 2017 年提出的，通过引入自注
意力机制（self-attention）和位置编码（position encoding）等技术，
解决了传统序列模型在处理长距离依赖时的困难。相比于传统的循环神经
网络（RNN）模型，Transformer 在并行计算和信息传递上具有更高的
效率，使得它成为了当前主流的序列建模模型之一。
二、Transformer编码器的结构
Transformer 编码器由多个重复的层组成，每一层都有两个子层：多头自
注意力机制（multi-head self-attention）和全连接前馈网络
（feed-forward neural network）。下面分别介绍这两个子层的原理和作
用。
2.1 多头自注意力机制
多头自注意力机制是 Transformer 模型的核心组件之一，在每个编码器
层内使用了多个注意力头，并行计算多个不同的注意力函数，提供了对不
同位置和语义信息的更全面和准确的建模能力。
多头自注意力机制的输入包括三个部分：查询（Query）、键（Key）和值
（Value）。通过将输入序列乘以对应的权重矩阵，得到查询、键和值的三
组表示，然后计算注意力分数，即查询和键之间的相似度得分，再通过对
注意力分数进行 softmax 归一化，得到注意力权重。最后，将注意力权
重与值进行加权和，得到最终的注意力输出。
2.2 全连接前馈网络
全连接前馈网络是 Transformer 编码器的另一个子层，它由两层线性变
换和一个激活函数组成。首先，每个位置的特征向量经过第一个线性变换，
得到一个隐藏层的表示。然后，经过激活函数（通常是 ReLU），再经过第
二个线性变换，得到最终的输出。
三、位置编码
由于 Transformer 模型没有像 RNN 模型那样的显式记忆单元，无法处
理输入序列中的顺序信息。为了引入序列顺序的信息，Transformer 编码
器引入了位置编码。
位置编码是一种在输入序列中为每个位置添加特定的编码向量，表示该位
置的绝对或相对位置。通常采用正弦和余弦函数的形式来进行编码，具体
计算方式如下：
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^{2i / d_{model}})
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^{2i / d_{model}})
其中，PE(pos, 2i) 和 PE(pos, 2i+1) 分别表示位置编码矩阵中第 2i 和
2i+1 列的值，pos 表示位置，i 表示维度。
通过向输入序列中添加位置编码，Transformer 编码器可以解决序列位置
信息的问题，帮助模型更好地理解输入序列中的顺序关系。
四、残差连接和层归一化
为了有效传递信息和减缓梯度消失问题，Transformer 编码器中引入了残
差连接和层归一化。
残差连接是指将输入序列直接与子层的输出进行相加的操作，以便在训练
过程中能够更好地传递梯度和信息。通过残差连接，输入序列中的信息可
以更顺利地传递到后续的子层中，避免了信息损失。
层归一化是一个将子层的输出进行归一化的操作。它能够在训练过程中稳
定模型的学习，提高模型的收敛速度，并提升模型的泛化能力。
五、总结
本文介绍了 Transformer 编码器的原理和技术细节。Transformer 编码
器通过多头自注意力机制和全连接前馈网络，可以高效地对输入序列进行
建模和抽取特征。通过位置编码，可以引入输入序列中的顺序关系。残差
连接和层归一化可以帮助模型更好地传递信息、减轻梯度问题。
Transformer 编码器的引入大大提高了序列建模和自然语言处理任务的
效果，成为了当前自然语言处理领域的重要研究方向之一。
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