《Transformer模型详解》电子书下载

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《Transformer模型详解》电子书下载：

《Transformer模型详解》这本教程书详细介绍了Transformer模型，包括其架构、各个组成部分及其工作原理。以下是文章的主要

Transformer模型概述

1. Transformer模型简介
• 提出背景：2017年，Google在论文《Attention is All you need》中提出了Transformer模型，使用Self-Attention结构取代RNN网络结构。
• 主要特点：最大的优点是可以并行计算，适合NLP任务。

2. Transformer模型架构
• 整体架构：Transformer模型本质上是一个Encoder-Decoder架构，分为编码组件和解码组件。
• 层结构：编码组件由多层编码器组成，解码组件由相同层数的解码器组成。

编码器和解码器

1. 编码器
• 子层组成：每个编码器由两个子层组成：Self-Attention层和Position-wise Feed Forward Network（FFN）。
• 输入处理：编码器的输入会先流入Self-Attention层，然后流入FFN，最后传递到下一个编码器。

2. 解码器
• 子层组成：解码器也有编码器中的这两层，但它们之间还有一个Encoder-DecoderAttention层。
• 输入处理：解码器的输入加上位置编码，每个时间步输出一个元素，直到输出结束符。

Self-Attention机制

1. Self-Attention概览
• 作用：Self-Attention机制使模型能够关注当前词以及句子中其他词的信息，从而更好地编码这个词。
• 示例：通过例子说明模型如何处理“it”这个词，将其与“animal”关联起来。

2. Self-Attention机制详解
• 计算步骤：
1. 创建Query、Key和Value向量。
2. 计算注意力分数。
3. 进行Softmax操作。
4. 将Softmax分数与Value向量相乘。
5. 求和得到自注意力层的输出。

3. 使用矩阵计算Self-Attention
• 矩阵形式：将前面的计算步骤压缩为一步，使用矩阵进行计算，以提高处理速度。

多头注意力机制

1. 基本结构
• 实现方式：通过多个线性变换对Query、Key和Value进行映射，然后将不同的Attention拼接起来，再进行一次线性变换。
• 作用：在不同子表示空间中关注不同的位置，捕捉序列之间不同角度的关联关系。

位置前馈网络

1. 基本结构
• 组成：由两个线性变换组成，第一个全连接层的激活函数为ReLU。
• 作用：每个位置的词都单独经过这个完全相同的前馈神经网络。

残差连接和层归一化

1. 残差连接
• 作用：每个编码器的每个子层都有一个残差连接，再执行一个层标准化操作。
• 公式：无具体公式，但描述了残差连接和层归一化的操作过程。

位置编码

1. 作用
• 功能：为每个输入的词嵌入向量添加一个向量，表示序列中词的顺序。
• 数学公式：无具体公式，但描述了位置编码向量的生成方法。

Decoder

1. Encoder-Decoder Attention层
• 工作原理：使用前一层的输出构造Query矩阵，Key和Value矩阵来自于编码器栈的输出。
• 作用：帮助解码器把注意力集中在输入序列的合适位置。

Mask

1. Padding Mask
• 作用：对较短序列进行填充，掩盖填充位置，使其在参数更新时不产生效果。
• 实现方法：把这些位置的值加上一个非常大的负数（负无穷），经过Softmax后，这些位置的概率接近0。

2. Sequence Mask
• 作用：使得Decoder不能看见未来的信息，即解码输出只能依赖于当前时刻之前的输出。
• 实现方法：产生一个上三角矩阵，上三角的值全为0，作用在每个序列上。

最终输出

1. 线性层和Softmax层
• 作用：将解码器栈的输出向量映射到一个更长的向量（logits向量），然后通过Softmax层转换为概率分布，选择最高概率所对应的单词作为输出。
• 公式：无具体公式，但描述了线性层和Softmax层的作用过程。

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