关于深度学习下的神经网络总结( 七 ) _神经

总体来说，解码器中的各个组成部分之间是紧密相关的，互相配合完成整个解码过程。自注意力层和注意力层帮助解码器捕捉到输入序列中的上下文信息，前馈神经网络层则负责进一步处理该信息，输出层则将上述信息映射到目标语言的词表上，生成下一个时间步的输出结果。
4.位置编码
是一种新型的神经网络，其相较于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）能够更好地应对长序列输入的问题。其中位置编码就是的一个非常重要的组成部分。
简单来说，位置编码是用来告诉输入序列中每个位置的信息的一种方式。在传统的神经网络中，输入的元素之间是独立的，没有位置信息的概念。而在自然语言处理等任务中，输入序列的顺序通常是很重要的，因此需要一种机制使得神经网络能够学习到元素之间的相对位置关系，从而更好地理解输入序列。
位置编码的设计思想是使用正弦和余弦函数来构造不同位置的向量表示。具体来说，假设当前输入序列的长度为 LL，位置编码的向量维度为 dd，则对于每个位置和每个维度 i∈[0,d)i∈[0,d)，我们可以计算出对应的位置编码向量 ppos,ippos,i?：
ppos,2i=sin?(/d)ppos,2i+1=cos?(/d)ppos,2i?ppos,2i+1??=sin(/dpos?)=cos(/dpos?)?
这里的 sin?sin 和 cos?cos 函数用于保证不同位置的位置编码向量之间有一定的相似性，从而帮助神经网络更好地学习到位置信息。需要注意的是，位置编码的设计并不依赖于具体的输入序列内容，而只与位置有关。因此可以预先计算好位置编码，直接输入给。
在中，位置编码通过与输入嵌入向量相加的方式引入到网络中。具体来说，对于输入序列中的每个位置和每个嵌入向量维度 i∈[0,d)i∈[0,d)，我们可以定义对应的输入向量 xpos,ixpos,i? 和位置编码向量 ppos,ippos,i?，然后将它们相加作为最终的输入向量：
,i=xpos,i+ppos,,i?=xpos,i?+ppos,i?
这样，就可以在学习输入序列的同时，学习到不同元素之间的相对位置关系，从而更好地完成自然语言处理等任务。
5.的变体简单介绍
是一种基于自注意力机制的编码器-解码器结构，由在2017年提出，并在自然语言处理任务（如翻译、问答等）中取得了巨大成功。基于，出现了很多变体模型，下面我简单介绍几个常见的变体：
BERT (from )：BERT模型是由在2018年提出的预训练模型，通过大规模无监督学习，可以产生丰富的语言表示。BERT模型在各种自然语言处理任务上取得了非常好的效果。
GPT ( Pre- )：GPT模型是由在2018年提出的预训练模型，主要用于生成文本。GPT模型采用单向的结构，在语言模型任务上也取得了非常好的效果。
XLNet ( Multi-taskof a LargeModel)：XLNet模型是由CMU和在2019年提出的预训练模型，其与BERT模型类似，但是采用了更复杂的学习策略，取得了在多项自然语言处理任务上的最优结果。
T5 (Text-to-Text)：T5模型是由在2020年提出的预训练模型，采用了类似于GPT的单向结构，但是将所有的自然语言处理任务都转化为文本转换任务，包括翻译、问答、摘要等等。T5模型在不同任务上均取得了最先进的效果。
五.对抗生成网络
对抗生成网络（, GAN）是一种深度学习模型，被Ian 等人在2014年提出。这种网络可以从训练数据中学习到数据的分布情况，然后生成与训练数据相似的新数据。
GAN包含两个部分：生成器（）和判别器（）。生成器接收一个随机的向量作为输入并产生新的数据，而判别器则尝试区分输入数据是真实的还是由生成器生成的假数据。这两个部分同时进行训练，以最终达到平衡状态。