有没有什么做h5的网站最好的网站统计

一、整体结构

Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆叠组成，整体结构如图：

输入序列 → [编码器] × N → 中间表示 → [解码器] × N → 输出序列

• ​编码器​​：将输入序列映射为高阶特征表示（Context Vector）。
• ​​解码器​​：基于编码器输出和已生成部分输出，自回归地预测下一个元素。
• ​​堆叠层数​​：通常 N=6（基础版），复杂任务可增至 12 或 24 层。

 二、核心组件详解

1. ​​自注意力机制（Self-Attention）​​

目标​​：捕捉序列中任意两个元素间的依赖关系，无论距离远近。

数学公式​​：

 Q(Query)：当前元素的查询向量

K(Key): 序列中所有元素的键向量

V(Value): 序列中所有元素的值向量

缩放因子：防止点积结果过大导致梯度消失

工作流程：

1. 输入向量通过线性变换生成Q、K、V

2. 计算Q与所有K的点积得分

3. 缩放得分并应用softmax归一化

4. 加权求和V得到输出

2. 多头注意力（Multi-Head Attention）

动机​​：单一注意力头只能捕捉一种模式，多头可并行学习多种关系。

实现：

将Q、K、V分割为h个头（通常h=8）

每个头独立进行自注意力计算

拼接所有头的输出并通过线性变换融合

公式：

3. 位置编码（Positional Encoding）

问题：自注意力机制本身无法感知序列顺序

解决方案：为输入嵌入添加位置编码向量

pos：元素在序列中的位置

i：维度索引

4. 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）

作用：对每个位置的表示进行非线性变换

结构：两个线性层+ReLU激活

公式：

5. 残差连接与层归一化

残差连接：将子层输入直接加到输出，缓解梯度消失

层归一化：对每个样本的所有特征维度归一化，稳定训练过程

三、编码器与解码器差异

解码器工作流程：

1. 掩码自注意力：生成输出时无法看到未来信息

2. 编码器-解码器注意力：对齐输入与输出序列

3. 前馈网络：进一步特征提取

四、关键设计思想

1. 并行计算

自注意力可同时处理所有位置，远块于RNN的序列化计算

2. 长距离依赖

任意位置直接交互，解决RNN的梯度消失问题

3. 可解释性

注意力权重可视化分析模型关注区域