[深度学习] Transformer

news2024/10/6 10:28:19

Transformer是一种深度学习模型，最早由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它最初用于自然语言处理（NLP）任务，但其架构的灵活性使其在许多其他领域也表现出色，如计算机视觉、时间序列分析等。以下是对Transformer模型的详细介绍。

一、基本结构

Transformer模型主要由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

编码器（Encoder）
  • 输入嵌入（Input Embedding）：将输入的词汇转换为高维向量表示。
  • 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer没有循环结构或卷积结构，因此需要显式地加入位置信息。位置编码可以帮助模型了解序列中各个词汇的位置。
  • 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：自注意力机制可以捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。多头机制允许模型关注不同的子空间。
  • 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：两个线性变换和一个ReLU激活函数，独立地应用于每个位置。
  • 层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connection）：每个子层的输出都进行层归一化，并通过残差连接加入子层输入。

编码器包含多个（通常是6个）这样的子层堆叠。

解码器（Decoder）

解码器的结构与编码器类似，但增加了一个用于接收编码器输出的注意力层。

  • 输入嵌入、位置编码、多头自注意力机制、前馈神经网络、层归一化和残差连接：与编码器相同。
  • 掩码多头自注意力机制（Masked Multi-Head Self-Attention）：防止解码器当前位置注意到未来位置的信息。
  • 编码器-解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）：使解码器能关注编码器的输出，从而将编码器捕捉到的上下文信息用于生成目标序列。

解码器也包含多个（通常是6个）这样的子层堆叠。

在这里插入图片描述

二、详细机制

注意力机制（Attention Mechanism）

自注意力机制是Transformer的核心。它的计算过程如下：

  1. 计算查询（Query）、键（Key）、值（Value）矩阵：
    在这里插入图片描述
    其中，X 是输入序列，WQ、WK、WV是可训练的权重矩阵。

  2. 计算注意力分数：
    在这里插入图片描述
    其中：

    • dk是键向量的维度。
    • KT 是键矩阵的转置

  3. 多头机制：
    多头注意力机制将输入映射到多个子空间，通过多个注意力头来捕捉不同的特征。然后将这些头的输出连接起来：
    在这里插入图片描述
    其中，每个头是独立的注意力机制，WO 是可训练的线性变换矩阵。

三、Transformer的优点

  1. 并行计算：不同于RNN的序列处理方式，Transformer允许并行计算，提高了训练速度。
  2. 长程依赖：通过自注意力机制，Transformer能够直接捕捉序列中任意位置之间的依赖关系。
  3. 灵活性：Transformer架构可以轻松扩展到不同任务，如语言翻译、文本生成、图像处理等。

四、变种和改进

自从Transformer被提出以来，已经出现了许多改进和变种，例如：

  • BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：双向编码器，适用于多种NLP任务。
  • GPT（Generative Pre-trained Transformer）：生成模型，专注于文本生成任务。
  • T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：将所有NLP任务统一为文本到文本的形式。
  • Vision Transformer（ViT）：将Transformer应用于图像分类任务。

五、应用领域

Transformer模型在以下领域表现出色：

  1. 自然语言处理（NLP）：如机器翻译、文本生成、问答系统等。
  2. 计算机视觉：如图像分类、目标检测等。
  3. 时间序列分析：如股票预测、天气预报等。
  4. 推荐系统：通过捕捉用户与物品之间的复杂关系来提供个性化推荐。

六、代码示例

以下是一个使用TensorFlow实现简单Transformer的代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 注意力机制
def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
    matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
    dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
    scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)
    if mask is not None:
        scaled_attention_logits += (mask * -1e9)
    attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
    output = tf.matmul(attention_weights, v)
    return output, attention_weights

# 多头注意力
class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        assert d_model % self.num_heads == 0
        self.depth = d_model // self.num_heads
        self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        
    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
    
    def call(self, v, k, q, mask):
        batch_size = tf.shape(q)[0]
        q = self.wq(q)
        k = self.wk(k)
        v = self.wv(v)
        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)
        scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask)
        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model))
        output = self.dense(concat_attention)
        return output, attention_weights

# 前馈神经网络
def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):
    return tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(dff, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(d_model)
    ])

# 编码器层
class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
        self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        
    def call(self, x, training, mask):
        attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)
        attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
        out1 = self.layernorm1(x + attn_output)
        ffn_output = self.ffn(out1)
        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
        out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)
        return out2

# 解码器层
class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
        self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-

6)
        self.layernorm3 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        
    def call(self, x, enc_output, training, look_ahead_mask, padding_mask):
        attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)
        attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)
        out1 = self.layernorm1(x + attn1)
        attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(enc_output, enc_output, out1, padding_mask)
        attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)
        out2 = self.layernorm2(out1 + attn2)
        ffn_output = self.ffn(out2)
        ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)
        out3 = self.layernorm3(out2 + ffn_output)
        return out3, attn_weights_block1, attn_weights_block2

# 编码器
class Encoder(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, rate=0.1):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.d_model = d_model
        self.num_layers = num_layers
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model)
        self.pos_encoding = positional_encoding(1000, self.d_model)
        self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) for _ in range(num_layers)]
        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        
    def call(self, x, training, mask):
        seq_len = tf.shape(x)[1]
        x = self.embedding(x)
        x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
        x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :]
        x = self.dropout(x, training=training)
        for i in range(self.num_layers):
            x = self.enc_layers[i](x, training, mask)
        return x

# 解码器
class Decoder(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size, rate=0.1):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.d_model = d_model
        self.num_layers = num_layers
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(target_vocab_size, d_model)
        self.pos_encoding = positional_encoding(1000, self.d_model)
        self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) for _ in range(num_layers)]
        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        
    def call(self, x, enc_output, training, look_ahead_mask, padding_mask):
        seq_len = tf.shape(x)[1]
        attention_weights = {}
        x = self.embedding(x)
        x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
        x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :]
        x = self.dropout(x, training=training)
        for i in range(self.num_layers):
            x, block1, block2 = self.dec_layers[i](x, enc_output, training, look_ahead_mask, padding_mask)
            attention_weights[f'decoder_layer{i+1}_block1'] = block1
            attention_weights[f'decoder_layer{i+1}_block2'] = block2
        return x, attention_weights

# Transformer模型
class Transformer(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, target_vocab_size, rate=0.1):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, rate)
        self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size, rate)
        self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size)
        
    def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask, look_ahead_mask, dec_padding_mask):
        enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)
        dec_output, attention_weights = self.decoder(tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)
        final_output = self.final_layer(dec_output)
        return final_output, attention_weights

# 位置编码
def positional_encoding(position, d_model):
    angle_rads = get_angles(np.arange(position)[:, np.newaxis], np.arange(d_model)[np.newaxis, :], d_model)
    angle_rads[:, 0::2] = np.sin(angle_rads[:, 0::2])
    angle_rads[:, 1::2] = np.cos(angle_rads[:, 1::2])
    pos_encoding = angle_rads[np.newaxis, ...]
    return tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32)

def get_angles(pos, i, d_model):
    angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (i // 2)) / np.float32(d_model))
    return pos * angle_rates

# 掩码
def create_padding_mask(seq):
    seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)
    return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]

def create_look_ahead_mask(size):
    mask = 1 - tf.linalg.band_part(tf.ones((size, size)), -1, 0)
    return mask

# 超参数
num_layers = 4
d_model = 128
dff = 512
num_heads = 8
input_vocab_size = 8500
target_vocab_size = 8000
dropout_rate = 0.1

# 创建Transformer模型
transformer = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, target_vocab_size, dropout_rate)

# 损失函数和优化器
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True, reduction='none')
def loss_function(real, pred):
    mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0))
    loss_ = loss_object(real, pred)
    mask = tf.cast(mask, dtype=loss_.dtype)
    loss_ *= mask
    return tf.reduce_sum(loss_) / tf.reduce_sum(mask)

learning_rate = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(1e-4, decay_steps=100000, decay_rate=0.9, staircase=True)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate)

# 编译模型
transformer.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_function)

# 示例输入
sample_input = tf.constant([[1, 2, 3, 4, 0, 0]])
sample_target = tf.constant([[1, 2, 3, 4, 0, 0]])

# 训练模型
transformer.fit([sample_input, sample_target], epochs=10)
解释
  1. 注意力机制：定义了计算注意力权重的函数和多头注意力机制。
  2. 前馈神经网络：实现了前馈神经网络的部分。
  3. 编码器和解码器层：定义了编码器和解码器的基本层。
  4. 编码器和解码器：实现了编码器和解码器的堆叠。
  5. Transformer模型：集成了编码器和解码器，定义了完整的Transformer模型。
  6. 位置编码：为输入序列添加位置信息。
  7. 掩码：定义了填充掩码和前瞻掩码，用于处理输入和目标序列中的填充和防止信息泄露。

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