Transformer体系详解_transformer包括哪几层

Transformer是谷歌在2017年提出的著名算法，源自于论文《Attention Is All You Need》。

1.Transformer的主要结构

Transformer是一个基于Encoder-Decoder框架的模型，它的主要结构分为四个部分。分别是输入部分（Embedding）、Encoder、Decoder和输出部分（线性Linear层和Softmax层）。
其中最重要的是第2和第3部分，即Encoder和Decoder。

1.1 输入层

其实就是，经过向量化和加法的操作，实现了单词的拆分与单词的位置信息的融入，输出的张量带有了位置信息。
Transformer的输入主要包括两部分：

• 源语言句子（左）和位置编码器
• 目标语言句子（右）和位置编码器
  
  ①Embedding：句子单词化
  ②Positional Encoding：相当于加上一个数（代表位置信息），再变成统一长度。
  *Embedding层称作文本嵌入层，产生的张量称为词嵌入张量。
  *Positional Encoding是位置编码器。在第二步的encoder里，没有针对词汇位置信息的处理，因此需要在Embedding后面加入位置编码器，使生成的张量带有位置信息。（词汇位置不同，可能会产生不同语义的信）

1.2 编码器Encoder（说明书）

其实就是，经过一系列的矩阵操作，实现了单词间的权重计算，再输出的张量就带有了其他单词的上下文信息。这里输出的矩阵相当于字典Key和Value。

主要组成部分：（n个）

• 自注意力层：多头自注意力子层+规范化层+残差连接
• 前馈层：向前传播的全连接子层+规范化层+残差连接
  
  源语言句子经过编码器（Encoder）进行编码，得到一系列的编码表示。

1.3解码器Decoder（拼零件）

其实就是，通过单词间的权重计算，得到带有了位置信息和上下文信息的向量，协同Encoder得到的字典矩阵，经过一系列的矩阵操作，输出预测向量。

主要组成部分：（n个）

• 自注意力层（相当于预测的Query）：多头自注意力子层+规范化层+残差连接
• 注意力层（相当于字典的Key和Value）：多头注意力子层+规范化层+残差连接
• 前馈层：向前传播的全连接子层+规范化层+残差连接
  
  *编码器有两个输入：解码器传来的编码表示和目标语言句子，逐步生成翻译结果。

1.4 输出层

其实就是，接收Decoder输出的向量，先变成一维向量，然后算出最大概率的单词索引，根据索引输出单词。

主要组成部分：

• Linear线性层
• Softmax层
  

Self-attention

字典自查表：通过权重标明相互关系
运用像字典的Key 和 Value，像查询的Query，计算输出一个预测结果Z。

• d_k是向量维度，是Q,K矩阵的列数。

Muti-attention

多个Self-attention
相当于一件事情找n个人做，保证准确性和稳定性。

不同的注意力权重矩阵QKV，求得n个不同矩阵Z0-Zn，最后取加权平均，输出一个最终的Z 。

残差连接

（典型代表是Resnet）