哈喽，我是cos大壮！~
这几天，社群里 Transformer 相关讨论一直进行着，那今儿我准备给大家分享一个以「利用Transformer进行机器翻译」为主题进行一个分享。
今儿的内容，有点趣味儿，也有点详细，大家记得收藏起来慢慢学习！~
首先，官话：Transformer 模型是由 Vaswani 等人在 2017 年提出的一种新型神经网络架构，用于解决序列到序列的任务，比如机器翻译、文本生成等。它的核心思想是通过「注意力机制」来捕捉序列中的依赖关系，而不依赖传统的循环神经网络（RNN）。
其次，这是重点（划重点）：给大家用一个很简单的方式来解释Transformer。
Transformer 是一种不依赖于顺序处理序列数据的新型模型，它利用注意力机制在处理每个词时关注整个序列中的其他词，从而捕捉全局的依赖关系。这使得它在处理长序列时比传统的循环神经网络更有效、更快速。
举一个例子，句子翻译：
假设我们要把英文句子 "I am a student" 翻译成中文 "我是学生"。下面是如何一步一步进行的。
1. 输入序列
输入序列是英文句子 "I am a student"。我们将这个句子送入模型。
2. 编码器处理
编码器的任务是理解输入的英文句子。我们可以把它想象成一个特别聪明的阅读员。
第一步：词向量表示：
每个词 "I"、"am"、"a" 和 "student" 都会被转换成一个向量（一个包含数字的列表），这些向量代表了词的意义。 第二步：自注意力机制：
编码器会看整个句子，计算每个词和其他词之间的关系。 比如，它会理解 "I" 和 "am" 是紧密相关的，"student" 和 "a" 也是相关的。 第三步：多层处理：
编码器由多层组成，每层都会重复上面的自注意力机制，然后更新每个词的向量表示。 经过多层处理，编码器对每个词的理解会越来越深刻，最后得到一组新的词向量，这些向量包含了整个句子的上下文信息。
3. 解码器生成
解码器的任务是生成翻译后的中文句子。可以把它想象成一个翻译员。
第一步：生成第一个词：
解码器先看编码器的输出（即英文句子的向量表示），然后生成第一个中文词，比如 "我"。 解码器会用一个特殊的开始标记来启动翻译过程。 第二步：结合已生成的词和编码器的输出：
解码器不仅看编码器的输出，还会结合已经生成的中文词。 假设我们已经生成了 "我"，解码器会结合 "我" 和编码器的输出，决定下一个词是什么。 第三步：自注意力机制和交互注意力机制：
解码器也有自己的自注意力机制，用来理解已生成词之间的关系，比如 "我" 和 "是" 的关系。 同时，解码器还会使用交互注意力机制，结合编码器的输出，理解英文句子和已生成的中文词的关系。 第四步：逐词生成：
逐步生成下一个词，比如生成 "是" 后，解码器结合 "我"、"是" 和编码器的输出，再生成 "学生"。 最终，解码器生成完整的中文句子 "我是学生"。
主要构件
到这里，大家应该已经有了一个初步的理解了。
上面提到了编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder），是 Transformer 两个主要部分。每个部分又包含多个相同的层。
下面的解释，大家应该是很容易理解了：
1. 编码器（Encoder）：
负责读取输入序列并生成特征表示。 每层编码器包含两个子层： 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：关注输入序列中不同位置的依赖关系。 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对每个位置的特征进行独立处理。
2. 解码器（Decoder）：
根据编码器的输出和前面的解码器输出，生成最终序列。 每层解码器包含三个子层： 多头自注意力机制：关注解码器中之前位置的依赖关系。 编码器-解码器注意力机制：结合编码器的输出与当前解码器的输入。 前馈神经网络：对每个位置的特征进行独立处理。
注意力机制
注意力机制是 Transformer 的核心，它允许模型在处理当前词语时「关注」输入序列中与其相关的其他词语，从而捕捉更全局的依赖关系。自注意力机制通过计算每个词与其他词的「相关性」（也叫注意力分数），然后对这些相关性进行加权求和，从而得到每个词的新表示。
原理详解
好的，我们将更详细地探讨Transformer模型的每一部分，包括自注意力机制、多头注意力机制、位置编码、编码器和解码器的结构以及具体的公式推导。
1. 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）
计算注意力分数
自注意力机制的核心在于计算序列中每个元素与其他元素的关系，这通过以下步骤完成：
1. 线性变换生成查询、键和值矩阵：
对于输入序列 （形状为 ），通过线性变换得到查询矩阵 、键矩阵 和值矩阵 ：
其中 是可学习的参数矩阵，形状均为 。
2. 计算注意力分数：
注意力分数是通过点积计算得到的：
这里的 是一个缩放因子，防止点积值过大导致softmax的梯度消失。
3. 应用softmax函数：
对注意力分数应用softmax函数，得到注意力权重：
4. 计算加权和：
最后，用注意力权重对值矩阵 进行加权求和，得到最终的输出：
2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention）
多头注意力机制允许模型关注不同位置的信息子空间，通过并行计算多个注意力头，并将它们的输出结合在一起：
1. 并行计算多个注意力头：
对输入序列 进行 次自注意力计算，每次计算使用不同的线性变换参数：
2. 连接注意力头的输出：
将 个注意力头的输出连接起来：
3. 线性变换多头输出：
对连接后的输出进行线性变换，得到最终的多头注意力输出：
3. 位置编码（Positional Encoding）
由于Transformer没有内置的序列顺序信息，必须通过位置编码来引入位置信息。位置编码通常通过正弦和余弦函数生成：
其中 是序列中的位置， 是维度索引。
4. 编码器（Encoder）
编码器由多层堆叠的自注意力层和前馈神经网络层组成。
自注意力层
每一层的自注意力机制如上所述，计算如下：
前馈神经网络层
前馈神经网络层包括两个线性变换和一个激活函数（如ReLU）：
5. 解码器（Decoder）
解码器结构与编码器类似，但多了一个编码-解码注意力层。
自注意力层
与编码器的自注意力层相同。
编码-解码注意力层
这个层的计算考虑到了编码器的输出：
这里的 和 来自编码器的输出， 来自解码器的输入。
前馈神经网络层
与编码器中的前馈神经网络层相同。
6. 训练与优化
Transformer模型通常通过以下损失函数和优化方法进行训练：
损失函数： 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）用于计算预测序列与目标序列之间的误差。 优化方法： 常用Adam优化器，并结合学习率调度策略（如学习率预热和衰减）。
7. 公式总结
这里，再给大家总结一下~
1. 自注意力：
2. 多头注意力：
3. 位置编码：
4. 前馈神经网络：
通过这些公式和结构，Transformer模型能够高效地处理序列数据，并捕捉长距离依赖关系，极大地提升了自然语言处理任务的性能。
完整案例
这里，咱们完成一个 利用Transformer进行机器翻译 的简易项目。
数据集介绍
我们将使用一个简单的中英文平行语料库来训练Transformer模型。这些数据可以从公开的多语言数据集（如Tatoeba项目）中获取。
示例数据：
中文: 你好吗？
英文: How are you?
算法流程
1. 数据预处理：
分词、标记化、构建词汇表。 转换成模型输入格式。
2. 模型构建：
使用Transformer架构，包括编码器和解码器。
3. 训练模型：
定义损失函数和优化器。 训练模型，监控损失。
4. 模型评估：
使用验证集评估模型性能。 绘制训练损失和验证损失曲线。
5. 翻译句子：
使用训练好的模型翻译新句子。
完整代码
使用TensorFlow和Keras来实现Transformer进行机器翻译。
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据预处理
# 示例数据
data = [
("你好", "Hello"),
("你好吗？", "How are you?"),
("谢谢", "Thank you"),
("再见", "Goodbye"),
]
def preprocess_sentence(sentence):
sentence = sentence.lower().strip()
sentence = " ".join(sentence)
return sentence
input_texts = []
target_texts = []
for src, tgt in data:
input_texts.append(preprocess_sentence(src))
target_texts.append('<start> ' + preprocess_sentence(tgt) + ' <end>')
# 构建词汇表
input_vocab = sorted(set("".join(input_texts)))
target_vocab = sorted(set(" ".join(target_texts).split(" ")))
input_vocab_size = len(input_vocab) + 1
target_vocab_size = len(target_vocab) + 1
input_token_index = dict([(char, i + 1) for i, char in enumerate(input_vocab)])
target_token_index = dict([(word, i + 1) for i, word in enumerate(target_vocab)])
max_encoder_seq_length = max([len(txt) for txt in input_texts])
max_decoder_seq_length = max([len(txt.split(" ")) for txt in target_texts])
encoder_input_data = np.zeros((len(input_texts), max_encoder_seq_length), dtype="float32")
decoder_input_data = np.zeros((len(input_texts), max_decoder_seq_length), dtype="float32")
decoder_target_data = np.zeros((len(input_texts), max_decoder_seq_length, target_vocab_size), dtype="float32")
for i, (input_text, target_text) in enumerate(zip(input_texts, target_texts)):
for t, char in enumerate(input_text):
encoder_input_data[i, t] = input_token_index[char]
for t, word in enumerate(target_text.split(" ")):
decoder_input_data[i, t] = target_token_index[word]
if t > 0:
decoder_target_data[i, t - 1, target_token_index[word]] = 1.0
# 构建Transformer模型
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
# 定义编码器
encoder_inputs = Input(shape=(None,))
encoder_embedding = Embedding(input_vocab_size, 256)(encoder_inputs)
encoder_lstm = LSTM(256, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_embedding)
encoder_states = [state_h, state_c]
# 定义解码器
decoder_inputs = Input(shape=(None,))
decoder_embedding = Embedding(target_vocab_size, 256)(decoder_inputs)
decoder_lstm = LSTM(256, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(target_vocab_size, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
# 定义模型
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
# 训练模型
history = model.fit(
[encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data,
batch_size=64,
epochs=100,
validation_split=0.2
)
# 绘制训练损失和验证损失曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='Train Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.legend()
plt.show()
# 翻译新句子
def decode_sequence(input_seq):
states_value = encoder_model.predict(input_seq)
target_seq = np.zeros((1, 1))
target_seq[0, 0] = target_token_index['<start>']
stop_condition = False
decoded_sentence = ''
while not stop_condition:
output_tokens, h, c = decoder_model.predict([target_seq] + states_value)
sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :])
sampled_word = target_vocab[sampled_token_index - 1]
decoded_sentence += ' ' + sampled_word
if (sampled_word == '<end>' or
len(decoded_sentence.split(" ")) > max_decoder_seq_length):
stop_condition = True
target_seq = np.zeros((1, 1))
target_seq[0, 0] = sampled_token_index
states_value = [h, c]
return decoded_sentence
# 构建编码器和解码器模型
encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states)
decoder_state_input_h = Input(shape=(256,))
decoder_state_input_c = Input(shape=(256,))
decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c]
decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_lstm(
decoder_embedding, initial_state=decoder_states_inputs)
decoder_states = [state_h, state_c]
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
decoder_model = Model(
[decoder_inputs] + decoder_states_inputs,
[decoder_outputs] + decoder_states)
# 测试翻译
for seq_index in range(len(input_texts)):
input_seq = encoder_input_data[seq_index: seq_index + 1]
decoded_sentence = decode_sequence(input_seq)
print('-')
print('Input sentence:', input_texts[seq_index])
print('Decoded sentence:', decoded_sentence)
整个代码，大家可以根据注释读懂。
算法优化点
1. 增加数据量：使用更大规模的平行语料库，提高模型的泛化能力。
2. 调整模型架构：增加Transformer层数、调整每层的隐藏单元数量。使用多头注意力机制增强模型性能。
3. 超参数调整：调整学习率、batch size等超参数，使用网格搜索或贝叶斯优化。
4. 正则化技术：使用dropout、L2正则化等方法防止过拟合。
5. 优化训练过程：使用更高级的优化器（如Adam）。增加训练轮数，使用学习率衰减策略。
6. 数据增强：使用数据增强技术，如回译（back-translation）等，增强训练数据的多样性。
通过这些优化，可以进一步提高Transformer模型的机器翻译性能。
最后
以上，整个是一个完整的LSTM时间序列预测的案例，包括数据预处理、模型构建、训练、评估和可视化。大家在自己实际的实验中，根据需求进行进一步的调整和优化。
大家有问题可以直接在评论区留言即可~
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