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transformer编码器原理

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，广泛应用于

机器翻译、文本摘要、命名实体识别等任务中。其中，Transformer编码

器是Transformer模型的核心组件之一，负责将输入序列（文本）转化

为一组特征向量，以供后续任务使用。本文将从如下几个方面介绍

Transformer编码器的原理和技术细节。

一、Transformer模型的简介

Transformer模型是由Vaswani等人于2017年提出的，通过引入自注

意力机制（self-attention）和位置编码（positionencoding）等技术，

解决了传统序列模型在处理长距离依赖时的困难。相比于传统的循环神经

网络（RNN）模型，Transformer在并行计算和信息传递上具有更高的

效率，使得它成为了当前主流的序列建模模型之一。

二、Transformer编码器的结构

Transformer编码器由多个重复的层组成，每一层都有两个子层：多头自

注意力机制（multi-headself-attention）和全连接前馈网络

（feed-forwardneuralnetwork）。下面分别介绍这两个子层的原理和作

用。

2.1多头自注意力机制

多头自注意力机制是Transformer模型的核心组件之一，在每个编码器

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层内使用了多个注意力头，并行计算多个不同的注意力函数，提供了对不

同位置和语义信息的更全面和准确的建模能力。

多头自注意力机制的输入包括三个部分：查询（Query）、键（Key）和值

（Value）。通过将输入序列乘以对应的权重矩阵，得到查询、键和值的三

组表示，然后计算注意力分数，即查询和键之间的相似度得分，再通过对

注意力分数进行softmax归一化，得到注意力权重。最后，将注意力权

重与值进行加权和，得到最终的注意力输出。

2.2全连接前馈网络

全连接前馈网络是Transformer编码器的另一个子层，它由两层线性变

换和一个激活函数组成。首先，每个位置的特征向量经过第一个线性变换，

得到一个隐藏层的表示。然后，经过激活函数（通常是ReLU），再经过第

二个线性变换，得到最终的输出。

三、位置编码

由于Transformer模型没有像RNN模型那样的显式记忆单元，无法处

理输入序列中的顺序信息。为了引入序列顺序的信息，Transformer编码

器引入了位置编码。

位置编码是一种在输入序列中为每个位置添加特定的编码向量，表示该位

置的绝对或相对位置。通常采用正弦和余弦函数的形式来进行编码，具体

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计算方式如下：

其中，PE(pos,2i)和PE(pos,2i+1)分别表示位置编码矩阵中第2i和

2i+1列的值，pos表示位置，i表示维度。

通过向输入序列中添加位置编码，Transformer编码器可以解决序列