Transformer详解及代码实现 (transfer中文翻译)

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Transformer详解及代码实现
独家首发 | Matlab实现SVM-Transformer多变量回归预测
Transformer 代码完全解读！
模型结构概览
模型输入
编码器
解码器
模型输出
模型构建与实战

Transformer详解及代码实现

前言本文重点解析Transformer的推理步骤，包括tensor维度、模型复杂度等，以机器翻译为例深入分析Transformer结构。

Transformer架构剖析在机器翻译领域，Transformer结构包含6个相同编码器结构和6个相同解码器结构，输入源语言（如“我爱你”），输出目标语言（如“I Love You”）。

Transformer输入单词输入通过单词Embedding和位置Embedding（Positional Encoding）相加得到，形成TransformerEmbedding层。

单词Embedding可通过预训练算法获得，位置Embedding用于表示单词在序列中的位置。

单词Embedding：输入[N, seq_len]，输出[N, seq_len, d_model]，d_model为词向量维度；参数：TokenEmbedding(vocab_size, d_model)。

位置Embedding：输入[N, seq_len]，输出[seq_len, d_model]；参数：PositionalEncoding(d_model, max_len, device)。

Transformer Embedding层实现输入[N, seq_len]，输出[N, seq_len, d_model]。

Multi-Head Attention结构Encoder和Decoder结构中包含Multi-Head Attention，由多个Self-Attention并行组成。

Encoder包含1个Multi-Head Attention，Decoder包含2个（其中1个使用Mask）。

Self Attention结构通过矩阵运算得到QKV，简化为矩阵形式。

接着通过QKV计算score z。

Multi-Head Attention结构MHA将输入拆分为多个子空间，每个子空间执行SA，将多个子空间输出拼接并线性变换得到最终输出。

参数包括num_head、Wk，Wq，Wv，Wo。

输入[N, seq_len, d_model]，输出[N, seq_len, d_model]。

代码实现实现过程涉及Add & Norm、Feed Forward等层。

Add & Norm层由Add和Norm组成，Add为残差连接，Norm为Layer Normalization。

输入[N, seq_len, d_model]，输出同上。

Layer Norm的Pytorch代码实现Feed Forward层全连接层，包含Relu激活和无激活两层。

参数包括隐藏层维度、drop_prob和全连接linear1、linear2。

输入[N, seq_len, d_model]，输出同上。

Encoder结构实现结合Multi-Head Attention、Feed Forward和Add & Norm层实现。

Decoder结构Decoder包含6个相同结构的块，与Encoder类似，但存在差异，如第一个Multi-Head Attention采用Mask。

Decoder过程依次生成每个token，以机器翻译为例，通过Encoder输出Memory，Decoder使用此Memory预测。

序列attention回顾attention公式，实现sequence attention，确保预测的正确性和上下文理解。

Decoder结构实现包括输入矩阵、Mask矩阵、Multi-Head Attention、Softmax预测等。

模型复杂度Transformer参数主要由embedding matrix、attention和Feed Forward模块组成，计算复杂度涉及矩阵乘法等操作。

优化加速方法通过英伟达的FasterTransformer等库优化推理过程，这些库集成插件式集成、在线服务等功能。

参考资料[1] Transformer模型详解及代码实现 - 掘金[2] /hyunwoongko/...[3] /video/BV1D...[4] 初识CV：Transformer模型详解（图解最完整版）[5] Gordon Lee：Transformer/CNN/RNN的对比（时间复杂度，序列操作数，最大路径长度）[6] Roger：Transformer模型优化及加速概览[7] 高性能Transformer推理分析_壁仞科技7

Transformer详解及代码实现 (transfer中文翻译)

独家首发 | Matlab实现SVM-Transformer多变量回归预测

采用Matlab实现SVM-Transformer的多变量回归预测，结合了SVM递归特征消除与Transformer多输入单输出回归预测技术。

本方法所需运行环境为Matlab2023b或更高版本。

数据集名为“data”，输入包含多个特征，输出为单个变量，实现多变量回归预测。

主程序文件为“main.m”，将所有文件放置在同一文件夹中即可运行。

命令窗口将输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价结果。

Transformer 代码完全解读！

Transformer是2017年谷歌提出的一种基于自注意力机制的模型，特别适用于处理序列相关的任务。

它在文本分类、机器翻译、阅读理解等多个领域取得了显著成效。

相较于传统的RNN和CNN，Transformer摒弃了定式结构，通过注意力机制自动捕捉输入序列不同位置间的关联，尤其擅长处理长文本，且具备高度并行性，训练速度快。

下面，我们将对Transformer的关键模块进行深入解析，并通过一个简单的序列预测任务进行实践，旨在帮助大家理解Transformer的基本原理与应用。

模型结构概览

Transformer由编码器和解码器两大部分构成，分别负责对输入序列进行特征提取和生成输出。

编码器由多个堆叠的层组成，每层包括两个子层：多头自注意力和全连接前馈网络，均采用残差连接与层规范化。

解码器结构与编码器相似，但多了一个掩码多头自注意力子层。

模型输入由输入嵌入和位置编码构成，输出则通过softmax函数得到。