Transformer 算法模型详解

 核心点：完整讲解Transformer模型！

让我们用简单的语言来解释：想象一下，你正在阅读一本书，书中的每个字都很重要。但如果你每次只能关注一个字，理解整本书就会变得很慢。而Transformer模型就像是赋予你超能力，让你一次性查看整页的所有字，并根据上下文判断哪些字更重要。这样，你就能更快、更准确地理解书的内容。

基本概念

Transformer模型是一种用于处理语言数据的神经网络模型，非常适合用于翻译、文本生成和理解等任务。它是在2017年由谷歌的研究团队提出的，已经成为自然语言处理(NLP)领域的主流方法。Transformer模型通过引入围绕自注意力机制的新颖方法，重塑了自然语言处理(NLP)的格局。

下面，从是什么？结构组成、注意力机制、多头注意力先进行解释~

是什么？

Transformer是一种深度学习模型，用于处理和生成自然语言。它能理解人类语言并生成类似的文本，成为AI领域的重要突破。

结构组成

"Transformer模型，其核心元素包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder),各自扮演着读取与生成文本的重任。它们的协同工作主要通过一种独特的“注意力机制”(Attention Mechanism)实现，使得机器能够精准理解并回应输入信息。"

注意力机制

注意力机制，作为Transformer模型的精髓所在，赋予其独特的“关注”能力。这种机制让模型能全面审视输入数据，而非逐一处理词汇。譬如，面对一句长句，模型能同时顾及其中的每一个字，从而提高处理效率。

"Transformer模型的卓越之处在于其独创的“多头注意力”机制。这一机制使得模型能够从多个并行的关注视角进行运算，极大地增强了信息的捕捉能力。这就如同拥有多个独立的观察者，每个都能够发现不同的细节，从而为我们提供了全面、深入的理解。"

那么，为什么 Transformer如此重要？！

首先是，高效处理长文本。

优化后的文章：
"Transformer模型以并行处理和注意力机制，摒弃了传统RNN在处理长文本时的低效性，从而提升了对长文本的处理效率。"

其次，更好的表现。

Transformer模型在NLP任务中大放异彩，如机器翻译、文本摘要和问答系统等。其速度与准确率兼具优势。

Transformer模型凭借其独特的注意力机制和结构设计，在处理自然语言方面相较于传统方法更具高效性和准确性，成为现代NLP任务中至关重要的关键技术。

理论基础

为了便于理解，下面我们会分为以下几个部分进行讲解：

输入表示
注意力机制
多头注意力
前馈神经网络
位置编码
整个Transformer整体架构

1. 输入表示（Input Representation）

将文本转换为向量形式是处理自然语言的关键步骤。我们通常使用词嵌入技术来表示每个单词。假设输入句子的长度为$n$,词嵌入的维度为$d$,那么输入可以表示为一个$n \times d$的矩阵。

2. 注意力机制（Attention Mechanism）

注意力机制，作为Transformer的灵魂，通过计算三个矩阵：查询矩阵、键矩阵和值矩阵，实现对输入序列的深入理解。

查询矩阵 
键矩阵 
值矩阵

其中， 、 和  是可训练的权重矩阵。

2.1 计算注意力得分

注意力得分通过点积计算得到：

2.2 详细步骤

计算点积： 
除以 ： 
应用 softmax： ，得到注意力权重矩阵
加权求和：

3. 多头注意力机制（Multi-head Attention）

多头注意力机制是一种将输入分成多个头进行独立计算的机制，然后将结果拼接起来并投影到输出空间。这种机制可以提高模型的性能和效率。

3.1 分头计算

假设有  个头，每个头的维度为 ：

每个头独立计算注意力：

3.2 拼接与线性变换

将所有头的输出拼接起来：

其中  是可训练的投影矩阵。

4. 前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）

"注意力头的产出，经由前馈神经网络深化处理。该网络结构包含两个线性变换和ReLU激活函数。"

其中，  和  是权重矩阵，  和  是偏置。

5. 位置编码（Positional Encoding）

Transformer模型中的位置编码是一种将词向量中添加位置信息的技术，可以让Transformer模型理解序列中每个词的相对位置，提高模型对文本的理解能力。位置编码可以通过正弦和余弦函数生成。

对于输入位置  和维度 ：

将位置编码添加到输入嵌入向量中：

6. Transformer整体架构

一个完整的Transformer模型由多个编码器层和解码器层组成。

6.1 编码器层（Encoder Layer）

每个编码器层包括以下几个步骤：

多头注意力机制： 
残差连接和层归一化： 
前馈神经网络： 
残差连接和层归一化：

6.2 解码器层（Decoder Layer）

每个解码器层与编码器层类似，但多了一个编码器-解码器注意力层：

自注意力机制（Masked MultiHead Attention）： 
残差连接和层归一化： 
编码器-解码器注意力机制： （这里  是解码器的输出，  和  是编码器的输出）
残差连接和层归一化： 
前馈神经网络： 
残差连接和层归一化：

7. 总结

输入嵌入：将输入文本转化为嵌入向量，加上位置编码。
多头注意力机制：计算查询、键和值的注意力，捕捉输入的不同部分。
前馈神经网络：通过两个线性变换和ReLU激活处理注意力输出。
残差连接和层归一化：保持网络的稳定性和信息流动。

这种架构让Transformer模型在处理自然语言任务方面大放异彩，轻松应对长文本并生成高质量的输出。

完整案例

Transformer是一种基本的框架，它在自然语言处理领域中被广泛应用。下面是一些关键代码，可以帮助你开始构建和理解Transformer。

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

df = pd.read_csv('IMDB Dataset.csv')

# 数据预处理
df['text'] = df['review'].str.lower()  # 将文本转换为小写
df['text'] = df['text'].str.replace('<br />', ' ')  # 清洗HTML标签

# 划分训练集和测试集
train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(df['text'], df['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42)

数据处理

在Transformer模型中，将文本转换为数字序列以便处理。Tokenizer在此过程中发挥关键作用，实现文本向量化。

# 设定参数
max_len = 200  # 句子的最大长度
vocab_size = 10000  # 词汇表的大小
embedding_dim = 128  # 词嵌入的维度

# 实例化和拟合Tokenizer
tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size, oov_token='<OOV>')
tokenizer.fit_on_texts(train_texts)

# 序列化文本
train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(train_texts)
val_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(val_texts)

# 填充序列
train_padded = pad_sequences(train_sequences, maxlen=max_len, padding='post', truncating='post')
val_padded = pad_sequences(val_sequences, maxlen=max_len, padding='post', truncating='post')

构建Transformer模型

这是一个精简的Transformer模型示例，包括自注意力层、前馈神经网络层和残差连接，以提高文本生成的效果。

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Embedding, GlobalAveragePooling1D, Dropout
from tensorflow.keras.layers import LayerNormalization, MultiHeadAttention, Dense, GlobalAveragePooling1D
from tensorflow.keras.models import Model

class MultiHeadSelfAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads=8):
        super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = embed_dim // num_heads
        
        assert embed_dim % num_heads == 0
        
        self.query_dense = Dense(embed_dim)
        self.key_dense = Dense(embed_dim)
        self.value_dense = Dense(embed_dim)
        self.combine_heads = Dense(embed_dim)
    
    def call(self, inputs):
        query = self.query_dense(inputs)
        key = self.key_dense(inputs)
        value = self.value_dense(inputs)
        
        query = self.split_heads(query)
        key = self.split_heads(key)
        value = self.split_heads(value)
        
        scaled_attention = self.self_attention(query, key, value)
        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        original_shape = tf.shape(scaled_attention)
        scaled_attention = tf.reshape(scaled_attention, 
                                      (original_shape[0], original_shape[1], self.embed_dim))
        
        outputs = self.combine_heads(scaled_attention)
        return outputs
    
    def split_heads(self, x):
        batch_size = tf.shape(x)[0]
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
    
    def self_attention(self, query, key, value):
        matmul_qk = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
        depth = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32)
        logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(depth)
        attention_weights = tf.nn.softmax(logits, axis=-1)
        output = tf.matmul(attention_weights, value)
        return output

class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, ff_dim, rate=0.1):
        super(TransformerBlock, self).__init__()
        self.att = MultiHeadSelfAttention(embed_dim, num_heads)
        self.ffn = tf.keras.Sequential([
            Dense(ff_dim, activation='relu'),
            Dense(embed_dim)
        ])
        self.layernorm1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layernorm2 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.dropout1 = Dropout(rate)
        self.dropout2 = Dropout(rate)
    
    def call(self, inputs, training=None):
        attn_output = self.att(inputs)
        attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
        out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output)
        
        ffn_output = self.ffn(out1)
        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
        return self.layernorm2(out1 + ffn_output)

# 构建Transformer模型
embed_dim = embedding_dim
num_heads = 8
ff_dim = 128

inputs = Input(shape=(max_len,))
embedding_layer = Embedding(vocab_size, embed_dim)(inputs)
transformer_block = TransformerBlock(embed_dim, num_heads, ff_dim)(embedding_layer)
pooling_layer = GlobalAveragePooling1D()(transformer_block)
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(pooling_layer)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

训练和评估模型

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 定义回调函数
callbacks = [
    tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3, monitor='val_loss'),
    ModelCheckpoint('./transformer_model.weights.h5', save_best_only=True, save_weights_only=True)
]

# 训练模型时使用这些回调函数
history = model.fit(train_padded, train_labels, epochs=20, batch_size=32,
                    validation_data=(val_padded, val_labels), callbacks=callbacks)

# 评估模型
model.evaluate(val_padded, val_labels)

可视化训练过程

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练 & 验证的准确率值
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Val'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制训练 & 验证的损失值
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Val'], loc='upper left')
plt.show()