沧海之巅
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Transfomer编码器中自注意力机制、前馈网络层、叠加和归一组件等讲解（图文解释）

Transformer中的编码器不止一个，而是由一组N个编码器串联而成，一个编码的输出作为下一个编码器的输入，如下图所示，每一个编码器都从下方接收数据，再输出给上方，以此类推，原句中的特征会由最后一个编码器输出，编码器模块的主要功能就是提取原句中的特征

Transfomer编码器中自注意力机制、前馈网络层、叠加和归一组件等讲解（图文解释）_第1张图片

我们又可以将编码器中的结构进行细分

Transfomer编码器中自注意力机制、前馈网络层、叠加和归一组件等讲解（图文解释）_第2张图片

由上图可知，每一个编码器的构造都是相同的，并且包含两个部分

1：多头注意力层

2：前馈网络层

下面我们对其进行讲解

一、自注意力机制
让我们通过一个例子来快速理解自注意力机制

a dog ate the food because it was hungry

想必大家都能看懂这句英文的意思，句中的it可以指代dog也可以指代food，我们自然是很好理解，但是对于计算机而言该如何决定呢？自注意力机制有助于解决这个问题

以上句为例，我们的模型首先需要计算出单词A的特征值，其次计算dog的特征值，以此类推，当计算每个词的特征值时，模型都需要遍历每个词与句子中其他词的关系，模型可以通过词与词之间的关系来更好的理解当前词的意思

比如当计算it的特征值时，模型会将it与句子中的其他词一一关联，以便更好的理解它的意思

如下图所

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