学习Transformer计划

学习 Transformer 是理解现代自然语言处理（NLP）和深度学习模型（如BERT、GPT等）的关键。以下是针对小白的系统学习路径，结合理论与实践，帮你逐步掌握Transformer的核心思想和技术。

一、基础准备：先修知识

在学习Transformer之前，建议先掌握以下基础知识：

神经网络基础
- 了解前馈神经网络（FNN）、反向传播算法。
- 学习简单的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
- 推荐资源：吴恩达《深度学习》课程（Coursera）或《神经网络与深度学习》（邱锡鹏著）。
注意力机制
- 理解注意力机制（Attention）的原理，这是Transformer的核心组件。
- 推荐阅读：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate（注意力机制的开山论文）。
数学基础
- 矩阵运算（矩阵乘法、转置）、概率论基础（Softmax函数）。
- 了解梯度下降和优化算法（如Adam）。

二、Transformer核心原理

1. 经典论文精读

必读论文：
Attention Is All You Need（Transformer的奠基论文）。
- 重点理解：
  - 自注意力（Self-Attention）的计算公式：
    $\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$
  - 多头注意力（Multi-Head Attention）的作用。
  - 位置编码（Positional Encoding）如何替代RNN的时序信息。
  - 编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构差异。
辅助阅读：
如果论文直接阅读困难，可先看解析文章：
- The Illustrated Transformer（图文并茂的Transformer详解）。

2. 核心组件拆解

组件	功能
自注意力机制	捕捉序列中不同位置的关系，替代RNN的循环结构。
位置编码	通过正弦/余弦函数或可学习参数，为输入序列添加位置信息。
残差连接与层归一化	解决深层网络梯度消失问题，加速训练收敛。
前馈神经网络	对注意力输出做非线性变换（通常是两层全连接层）。

3. 关键问题理解

为什么Transformer比RNN更好？
- 并行计算能力强（RNN依赖时序计算），长距离依赖捕捉更高效。
Transformer如何解决位置信息缺失？
- 通过位置编码（Positional Encoding）显式注入位置信息。
多头注意力的意义是什么？
- 允许模型在不同子空间中学习不同的特征表示，提升表达能力。

三、动手实践

1. 代码实现（从零开始）

推荐教程：
- Transformer代码实现（PyTorch）（官方教程）。
- The Annotated Transformer（逐行代码注释）。

核心代码片段（自注意力实现示例）：

import torch
import torch.nn as nnclass SelfAttention(nn.Module):def __init__(self, embed_size, heads):super(SelfAttention, self).__init__()self.embed_size = embed_sizeself.heads = headsself.head_dim = embed_size // headsself.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)self.fc_out = nn.Linear(heads * self.head_dim, embed_size)def forward(self, values, keys, query, mask):# 代码逻辑：拆分多头、计算注意力分数、加权聚合# ...（完整代码参考上述教程）return output

2. 预训练模型实战

Hugging Face Transformers库：
- 使用现成API快速调用BERT、GPT等模型。
- 实战示例：文本分类、翻译、生成。
- 教程：Hugging Face官方文档。

3. 项目练习

初级项目：用Transformer实现机器翻译（如英译中）。
中级项目：微调BERT模型完成情感分析任务。
高级项目：复现简化版GPT，生成文本。

四、扩展学习

1. Transformer变体模型

模型	特点	论文链接
BERT	双向预训练，适用于文本理解任务。	BERT
GPT系列	自回归生成模型，适合文本生成。	GPT-3
Vision Transformer (ViT)	将Transformer应用于图像分类。	ViT