解构 Transformer 神经网络架构：面试必杀技，附赠代码！

2024-01-02 20:10:23

在机器学习和自然语言处理 (NLP) 领域，Transformer 神经网络已成为一股不可忽视的力量。这种开创性的架构彻底改变了我们处理文本、图像和语音等数据的传统方式，在各种任务上取得了惊人的成果。因此，对于任何有志于成为机器学习工程师的人来说，深入理解 Transformer 的内部运作机制至关重要。

本文将带你深入探索 Transformer 的多层网络结构，揭示其独特的运作原理。我们将深入探讨每个层的复杂性，并通过实际代码实现来加深你的理解。无论你是初学者还是经验丰富的从业者，这篇文章都将为你提供关于 Transformer 架构的全面概述，为你的面试和职业生涯做好准备。

Transformer 架构的深入剖析

Transformer 架构的核心思想是自注意力机制，它允许网络专注于输入序列中不同部分之间的关系。它通过一个多头注意力层来实现，该层将输入序列转换为一组键值对，并根据查询序列计算每个键值对的重要性。

在 Transformer 中，编码器和解码器是两个主要组件，它们共同协作处理输入和输出序列。编码器负责将输入序列转换为一个固定长度的向量，该向量包含序列中所有元素的信息。解码器使用这个向量和一个额外的注意力机制来生成输出序列，该序列可以是翻译、摘要或任何其他所需的任务。

编码器层

每个编码器层包含两个子层：自注意力层和前馈网络。自注意力层计算输入序列中不同元素之间的权重，而前馈网络将这些权重转换为新的表示。

自注意力层

自注意力层是 Transformer 架构的核心。它通过计算输入序列中每个元素与所有其他元素之间的权重来学习输入序列中元素之间的关系。这些权重存储在一个称为注意力矩阵的矩阵中。

前馈网络

前馈网络是一个标准的神经网络，它采用自注意力层输出的权重作为输入，并生成一个新的表示。这个新的表示包含输入序列中元素之间关系的高级特征。

解码器层

解码器层也包含两个子层：自注意力层和编码器-解码器注意力层。自注意力层类似于编码器中的自注意力层，但它还考虑了编码器的输出。编码器-解码器注意力层计算编码器和解码器输出之间的权重，允许解码器关注输入序列中与当前正在生成的输出元素最相关的部分。

残差连接和层归一化

Transformer 架构中还使用了残差连接和层归一化技术。残差连接将每个子层的输出与输入相加，有助于梯度在网络中反向传播。层归一化通过将每个子层的输出标准化到零均值和单位方差，稳定了网络的训练过程。

位置编码

由于 Transformer 架构不使用递归或卷积操作，因此需要一种方法来为输入序列中的元素提供位置信息。位置编码是添加到输入序列的附加向量，它提供有关每个元素在序列中的相对位置的信息。

代码实现

为了巩固你对 Transformer 架构的理解，让我们通过一个实际的代码示例来实现一个简单的 Transformer 模型。以下是使用 PyTorch 实现的编码器层的示例：

import torch
from torch import nn

class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)

    def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None):
        src2 = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask,
                              key_padding_mask=src_key_padding_mask)[0]
        src = src + self.dropout(src2)
        src2 = self.linear2(self.dropout(self.linear1(src)))
        src = src + self.dropout(src2)
        return src