温涛
温涛

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Encoder）

目录

Encoder

residual connection 

Layer normolization 

Fully Connect network 

Encoder架构 

改进

Transformer也是seq2seq模型的一种，seq2seq模型有着广泛的运用，例如机器翻译，语音辨识，其实大多数问题都能转换成QA（Question Answer）然后用seq2seq解决。

Encoder

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Encoder）_第1张图片

Encoder就是整体这一个架构，一个input然后经过Block然后输出再经历Block，下面我们来介绍每个Block里面的内容

residual connection 

将输入传入self-attention，然后输出的α考虑了每一个输入然后再加上它的input这就叫residual connection 

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Encoder）_第2张图片

Layer normolization 

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Encoder）_第3张图片

将rasidual connection后的值传入norm层，norm层采用的是Layer Normlization，这个和我们之前将的feature normolization不一样，feature normolization是把不同feature的同一dimension拿来算，而Layer Normlization是把同一feature的不同dimension拿来算。

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Encoder）_第4张图片

这里的上面写错了，应该是（x-m）/σ

Fully Connect network 

 P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Encoder）_第5张图片

把Layer normlization后的结果输出到Full Connect network里然后再进行一次rasidual connect再加起来传入到一个Layer normolization里取然后完成了block的输出

Encoder架构 

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Encoder）_第6张图片

这里就是先输入一个然后经历Emd然后加上位置信息传入多头注意力然后经过一个Rasidual +Layernorm，然后输入到FC然后再做Rasidual +Layernorm。

改进

当然现在不是最好的，你可以进行改进

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Encoder）_第7张图片

比如说在每一层input前加layer norm。。。。 

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