admin 管理员组文章数量: 1086019
2024年3月28日发(作者：网站首页模板修改后为什么不保存)
transformer模型公式详解
Transformer模型是一种基于自注意力机制的序列到序列模
型，在自然语言处理中取得了很多优秀的成果，如BERT、GPT等。
本文主要介绍Transformer模型的公式及其详解。
1. Multi-Head Attention
首先是Transformer模型的核心组件——多头注意力机制。其
公式为：
$$ Attention(Q,K,V)=softmax(frac{QK^T}{sqrt{d_k}})V $$
其中，$Q$、$K$、$V$是输入的查询(Query)、键值(Key)、值
(Value)向量，$d_k$是向量的维度。softmax表示对权重进行归一
化，使它们的和等于1。
Multi-Head Attention，即多头注意力机制，是将多个不同的
注意力机制并行地作用于同一个输入，然后将它们的输出在最后拼
接起来。具体公式如下：
$$ MultiHead(Q,K,V)=Concat(head_1,...,head_h)W^O $$
其中，$head_i=Attention(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)$，
$W_i^Q$、$W_i^K$、$W_i^V$为不同的线性映射矩阵，$W^O$为一个
线性映射矩阵，$h$是头的数量。
2. Position-wise Feed-Forward Network
除了多头注意力机制，Transformer模型还使用了一种简单的
前馈神经网络，即Position-wise Feed-Forward Network。其公式
为：
- 1 -
$$ FFN(x)=max(0,xW_1+b_1)W_2+b_2 $$
其中，$x$为输入，$W_1$、$b_1$、$W_2$、$b_2$为可学习的参
数。这种前馈神经网络可以看作是在每个位置独立地处理输入向
量。
3. Encoder Layer
接下来是Transformer模型的Encoder Layer。其公式为：
$$ EncoderLayer(x)=MultiHeadNorm(x+MultiHead(x))FFNNorm(x+F
FN(x)) $$
其中，$x$为输入，$MultiHead$表示多头注意力机制，$FFN$表
示前馈神经网络，$Norm$表示层归一化，即对每个位置的向量进行
归一化处理。
4. Decoder Layer
同样，Transformer模型的Decoder Layer也采用了类似的结
构。其公式为：
$$ DecoderLayer(x,
enc)=MultiHeadNorm(x+MultiHead(x,x,x))MultiHeadNorm(x+Multi
Head(x,enc,enc))FFNNorm(x+FFN(x)) $$
其中，$x$为Decoder的输入，$enc$为Encoder的输出，第一
个$MultiHead$表示Decoder自注意力机制，第二个$MultiHead$表
示Decoder与Encoder的注意力机制。
5. Transformer模型
- 2 -
最后是整个Transformer模型。其公式为：
$$ Transformer(enc, dec)=Decoder(Encoder(enc), dec) $$
其中，$enc$为Encoder的输入，$dec$为Decoder的输入。
Transformer模型的整个过程可以看作是对输入进行多次Encoder
和Decoder的迭代。
以上就是Transformer模型的公式详解，它们构成了
Transformer模型的核心组件。在自然语言处理中，使用这些组件
可以构建出很多优秀的模型，如BERT、GPT等。
- 3 -
版权声明：本文标题：transformer模型公式详解 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/p/1711601327a601795.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
发表评论