【Transformer】小白入门指南

目录

1、简介

2、Transformer

解决问题

技术概览

核心组成

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）

多头注意力机制（Multi-Head Attention）

前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）

位置编码（Positional Encoding）

残差连接与标准化

框架认识

1. 输入输出

2. Encoder

3. Decoder

4. 训练过程

5. Position encoding

示例图解Transformer

1、从整体宏观来理解 Transformer

2、从细节来理解 Transformer

2.1 Transformer 的输入

2.2 Encoder(编码器)

3、 Self-Attention 整体理解

4、Self-Attention 的细节

4.1 计算Query 向量，Key 向量，Value 向量

4.2 计算 Attention Score（注意力分数）

5、使用矩阵计算 Self-Attention

6、多头注意力机制（multi-head attention）

7、代码实现矩阵计算 Attention

7.1 使用 PyTorch 库的实现

7.2 手动实现计算 Attention

7.3 关键代码

8、使用位置编码来表示序列的顺序

9、残差连接

10、Decoder（解码器）

11、 最后的线性层和 Softmax 层

12、 Transformer 的训练过程

13、 损失函数

应用场景

自然语言处理（NLP）中的应用

机器翻译

情感分析

文本生成与对话系统

文本摘要

文本分类

命名实体识别

计算机视觉（CV）中的应用

Vision Transformer (ViT)

图像分类与物体检测

生成对抗网络（GANs）

音频处理中的应用

语音识别

音乐生成

说话人识别

声纹识别

跨模态学习中的应用

视觉与语言的结合

多模态生成模型

时间序列分析

强化学习

未来展望

优缺点

计算资源消耗

模型解释性

小样本学习

跨领域融合

3、学习资源

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1、简介

Transformer是起源于 NLP领域，然后在图像、视频、声音等领域都得到了广泛应用的基础架构，是继MLP、CNN、RNN’后的公认的第四大基础模型结构。

Transformer技术凭借其卓越的表现和广泛的应用前景，已经成为了机器学习领域的一个关键技术。自从2017年Google提出《Atte