郑州网站app开发的,营业执照上有以上除网站制作,免费的代码分享网站,去国外做外卖网站在Transformer模型中#xff0c;各个矩阵的维度变化是一个关键的过程#xff0c;涉及到输入、编码器、解码器和输出等多个阶段。以下是详细的维度变化过程#xff1a;
输入阶段
输入序列#xff1a;假设输入序列的长度为seq_len#xff0c;每个单词或标记通过词嵌入各个矩阵的维度变化是一个关键的过程涉及到输入、编码器、解码器和输出等多个阶段。以下是详细的维度变化过程
输入阶段
输入序列假设输入序列的长度为seq_len每个单词或标记通过词嵌入word embedding转换为一个固定维度的向量维度为d_model。因此输入矩阵的维度为(seq_len, d_model)。位置编码位置编码Positional Encoding通常与词嵌入向量相加以提供序列中每个单词的位置信息。位置编码的维度与词嵌入相同即(seq_len, d_model)。
编码器Encoder阶段 多头注意力机制Multi-Head Attention 查询Q、键K、值V矩阵输入矩阵与权重矩阵相乘得到Q、K、V矩阵。假设每个头的维度为d_k通常d_k d_model / num_heads则Q、K、V的维度为(seq_len, d_k)。注意力计算Q与K的转置相乘得到一个注意力得分矩阵维度为(seq_len, seq_len)。经过softmax处理后再与V相乘得到输出矩阵维度为(seq_len, d_k)。多头拼接将所有头的输出拼接或平均得到最终的输出矩阵维度为(seq_len, d_model)。 前馈神经网络Feed-Forward Network 输入矩阵经过两个线性变换和非线性激活函数最终输出的维度保持为(seq_len, d_model)。
解码器Decoder阶段 掩码多头注意力机制Masked Multi-Head Attention 类似于编码器中的多头注意力机制但使用了掩码来防止解码器在生成时“偷看”未来的信息。输出矩阵的维度为(seq_len, d_model)。 编码器-解码器注意力机制 解码器的查询Q与编码器的键K和值V进行注意力计算输出矩阵的维度为(seq_len, d_model)。
输出阶段
线性层和Softmax 解码器的输出经过一个线性层将维度从(seq_len, d_model)转换为(seq_len, vocab_size)其中vocab_size是词汇表的大小。最后通过Softmax层得到每个单词的概率分布用于预测下一个单词。
这些维度变化确保了Transformer模型能够有效地处理序列数据并在各个层之间传递和转换信息。
