Transformers是一种用于处理序列数据的神经网络架构,最初由Vaswani等人在2017年提出,主要用于自然语言处理任务。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformers采用了一种全新的注意力机制,显著提高了模型的性能和训练效率。以下是Transformers的主要特点:
1. 自注意力机制(Self-Attention Mechanism)
Transformers的核心是自注意力机制,它允许模型在处理一个序列中的某个元素时,能够关注序列中所有其他元素。这种机制可以捕捉长距离的依赖关系,解决了传统RNN在处理长序列时的难题。
2. 并行计算
由于Transformers不依赖于序列顺序,它可以同时处理序列中的所有元素,从而支持高度并行化的计算。这使得训练速度显著加快,比传统RNN快很多。
3. 编码器-解码器架构(Encoder-Decoder Architecture)
Transformers最初是为序列到序列任务设计的,比如机器翻译。它由编码器和解码器两部分组成:
- 编码器:处理输入序列,生成一组特征表示。
- 解码器:根据编码器生成的特征表示和先前的输出,生成目标序列。
4. 多头注意力机制(Multi-Head Attention)
多头注意力机制通过并行的多个注意力头(attention heads),能够从不同的表示空间中学习到更多的信息。每个头独立地计算自注意力,然后将结果进行拼接,最后通过线性变换结合。这种机制增强了模型的表示能力。
5. 位置编码(Positional Encoding)
由于Transformers不具有内在的序列顺序信息,需要额外引入位置编码来表示序列中元素的位置。位置编码通过向输入向量中添加位置信息,使模型能够利用序列的顺序信息。
6. 无卷积无循环(No Convolutions or Recurrences)
Transformers完全基于注意力机制和全连接层,不使用任何卷积或循环结构。这使得模型能够更好地并行化处理数据,提升计算效率。