计算机视觉与深度学习 | Transformer原理,公式,代码,应用
Transformer 详解
Transformer 是 Google 在 2017 年提出的基于自注意力机制的深度学习模型,彻底改变了序列建模的范式,解决了 RNN 和 LSTM 在长距离依赖和并行计算上的局限性。以下是其原理、公式、代码和应用的详细解析。
一、原理
-
核心架构
Transformer 由 编码器(Encoder) 和 解码器(Decoder) 组成,各包含多个堆叠的层:- 编码器:处理输入序列,生成上下文感知的隐藏表示。每层包含 多头自注意力机制 和 前馈网络。
- 解码器:基于编码器输出生成目标序列。额外包含 交叉注意力层,以关注编码器的输出。
-
自注意力机制(Self-Attention)
通过计算序列中每个元素与其他元素的关联权重,捕获全局依赖关系。例如
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