在继承了RNN在序列数据处理中的优越性能之后，Transformer以一种全新的方式对结构进行了革新。在上篇中，我们探讨了RNN在自然语言处理（NLP）中的实际应用，而在这一篇中，我们将深入分析Transformer的架构及其关键组成部分，为下一篇关于Transformer优势的讨论做铺垫。

Transformer的基本架构

Transformer架构由“编码器-解码器”模式构成，广泛应用于NLP任务，如机器翻译、文本生成等。它的主要创新在于完全摒弃了传统RNN的循环结构，而是采用“自注意力机制”来捕捉序列中元素之间的关系。

编码器与解码器

Transformer的结构主要由两个部分组成：编码器和解码器。

1. 编码器：由一系列相同的层堆叠而成，每一层主要包括两个子层：

   • 自注意力层：计算当前输入序列中各个位置之间的相对重要性。其核心操作为计算查询（Q）、键（K）、值（V）矩阵的点积，公式如下：
   $$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

   这里，$d_k$是键的维度，softmax用于归一化得分，使其变成权重。

   • 前馈神经网络：经过两个线性变换和一个激活函数，通常采用ReLU激活。

2. 解码器：同样由若干层堆叠，除了自注意力层和前馈神经网络外，还增加了一层“编码器-解码器注意力”，用于关注与编码器输出的相关信息。

残差连接与层归一化

每个子层都采用了残差连接，确保在反向传播过程中信号的稳定性。随后，进行层归一化来加快收敛速度并防止训练过程中的梯度消失。

位置编码

由于Transformer缺乏序列信息的顺序结构，位置编码作为一种关键机制被引入，以帮助模型理解输入单词的位置。位置编码会被加到输入的嵌入表示中，其公式为：

$$PE_{(pos, 2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right)$$ $$PE_{(pos, 2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right)$$

这里，$pos$为位置索引，$i$为维度索引，$d_{model}$为嵌入的维度。

案例：机器翻译

以机器翻译为例，Transformer架构的实际应用展现了其卓越的性能。传统的RNN模型在长句子翻译时容易出现信息遗失，而Transformer通过自注意力有效地捕获了长距离依赖关系，使翻译质量显著提高。

以TensorFlow实现Transformer的一部分代码如下：

import tensorflow as tf

def get_positional_encoding(maximum_position_encoding, d_model):
    angle_rads = tf.keras.backend.arange(maximum_position_encoding, dtype=tf.float32)[:, tf.newaxis] / tf.pow(10000, (2 * (tf.keras.backend.arange(d_model, dtype=tf.float32) // 2)) / d_model)
    angle_rads[0:, 0::2] = tf.sin(angle_rads[0:, 0::2])  # dim 2i
    angle_rads[0:, 1::2] = tf.cos(angle_rads[0:, 1::2])  # dim 2i+1
    return angle_rads
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在这个代码中，我们生成了位置编码并将其应用于输入嵌入中。这样，模型就能够理解单词在句子中的具体位置，从而做出更准确的预测。

总结

Transformer架构通过自注意力机制、残差连接以及位置编码的创新设计，极大地提升了序列数据处理的效率和效果。与传统RNN相比，Transformer在捕获长距离依赖和并行处理上显然有着无法比拟的优势。在下一篇中，我们将深入讨论Transformer的具体优势，揭示其在现代NLP任务中的广泛应用潜力。