Transformer算法实现IMDB文本分类任务和WMT14机器翻译任务

Transformer算法详解与PyTorch实现

1. Transformer算法简介

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，由Vaswani等人在2017年提出。它在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功，尤其是在机器翻译、文本生成和文本分类等领域。Transformer的核心思想是完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），仅通过自注意力机制和多层感知机（MLP）来实现序列到序列的建模。

1.1 Transformer的优势

• 并行计算：Transformer不依赖于序列的顺序，可以并行处理输入数据，显著提高了训练速度。
• 长距离依赖：自注意力机制能够捕捉序列中任意两个位置之间的依赖关系，解决了RNN中长距离依赖问题。
• 可扩展性：Transformer可以轻松扩展到更大的模型和数据集，例如BERT、GPT等。

1.2 Transformer的应用场景

• 机器翻译
• 文本分类
• 文本生成
• 问答系统
• 语音识别

2. Transformer的核心组件

Transformer模型由以下几个核心组件构成：

2.1 自注意力机制（Self-Attention）

自注意力机制是Transformer的核心，它通过计算输入序列中每个元素与其他元素的相关性，生成加权表示。公式如下：

$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

其中：

• $Q$（Query）、$K$（Key）、$V$（Value）分别是通过线性变换得到的矩阵。
• $d_k$ 是Key的维度，用于缩放点积，防止梯度消失。

2.2 多头注意力机制（Multi-Head Attention）

多头注意力机制通过并行计算多个自注意力头，捕捉不同的子空间信息。公式如下：

$$\text{MultiHead}(Q,K,V)=\text{Concat}({\text{head}}_1,{\text{head}}_2,\dots ,{\text{head}}_h)W^O$$

其中：

• ${\text{head}}_i=\text{Attention}(Q{W}_i^Q,K{W}_i^K,$