目录

从零理解Transformer架构：注意力机制与位置编码

一、Transformer架构概览

1.1 Encoder-Decoder结构

二、注意力机制

2.1 注意力机制的原理

2.2 计算过程

2.3 PyTorch代码实现

三、位置编码（Positional Encoding）

3.1 位置编码的数学公式

3.2 位置编码的作用

3.3 PyTorch代码实现

四、Transformer层的实现

4.1 Encoder层

4.2 PyTorch代码实现

五、总结

Transformer架构自2017年《Attention is All You Need》论文发布以来，迅速成为自然语言处理（NLP）和深度学习领域的基石。它的核心创新是使用注意力机制，完全抛弃了传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。本文将从零开始解析Transformer架构，重点介绍其中的注意力机制与位置编码，并附带PyTorch代码实现。

一、Transformer架构概览

Transformer是由Encoder和Decoder两部分组成，通常用于序列到序列的任务，如机器翻译、文本生成等。Transformer的核心思想是通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉输入序列中的全局依赖关系，而不是像传统RNN那样顺序地处理信息。

1.1 Encoder-Decoder结构

Transformer架构可以简化为两大模块：

Encoder：负责对输入序列进行编码，产生对输入数据的理解。

Decoder：基于Encoder的输出，生成目标序列。

每个Encoder和Decoder都是由多个相同的子层（Layer）堆叠而成。每个Encoder层包括：

自注意力层（Self-Attention）

前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）

残差连接和层归一化

每个Decoder层与Encoder层类似，但是它还包括一个额外的跨注意力层（Cross-Attention），用于从Encoder的输出中获取信息。

二、注意力机制

在Transformer中，最关键的技术是注意力机制（Attention Mechanism）。传统的RNN是通过递归计算逐步更新信息的，而注意力机制则通过“赋予”每个输入元素不同的权重，使得模型能够灵活地关注输入序列中的重要部分。这种方法能够高效地并行化计算并更好地捕捉长程依赖。

2.1 注意力机制的原理

注意力机制的核心思想是：对于每一个输入的单元（如单词、词向量），我们都要计算它与其他输入单元的相似度，然后基于相似度加权求和，从而得到该单元的“注意力”向量。

常见的注意力计算方法是Scaled Dot-Product Attention，其计算公式为：

其中：

QQ：查询（Query）矩阵

KK：键（Key）矩阵

VV：值（Value）矩阵

dkdk​：键的维度，作为缩放因子