transformer 序列（transformer序列预测）

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transformer的权重矩阵是对称的吗

请求和键值初始为不同的权重是为了解决可能输入句长与输出句长不一致的问题。并且假如QK维度一致，如果不用Q，直接拿K和K点乘的话，你会发现attention score 矩阵是一个对称矩阵。

Transformer是个叠加的“自注意力机制（Self Attention）”构成的深度网络，是目前NLP里 的特征提取器。

）它是对称的，即d(x，y)=d(y，x)；4）符合三角性质。即d(x，z)=d(x，y)+d(y，z). 物理性质明确，在不同的表示域变换后特性不变，例如帕萨瓦尔等式。 便于计算。

总而言之，使用大小不合适的值对权重进行将导致神经网络的发散或训练速度下降。 虽然我们用的是简单的对称权重矩阵来说明梯度爆炸/消失的问题，但这一现象可以推广到任何不合适的初始化值。

层次分析法所采用的导出权重的方法是两两比较的方法，通过两两比较，构造 断矩阵。

最初，空间权重矩阵是基于地理邻接关系构建的。因此，W矩阵主对角线上的元素为零，表示各区域与自身不相邻，即Wij=0；同时，如果区域i和区域j是邻接的，那么区域j和区域i必然也是邻接的，即Wij=Wji，故由此形成的空间权重矩阵是对称的。

transformer与cnn相比优缺点

总的来说，CNN家族的算法更适合处理有局限性的数据，而Transformer家族的算法更适合处理更加复杂的数据。

BERT Transformer 使用双向 lf-attention，而GPT Transformer 使用受限制的 lf-attention，其中每个token只能处理其左侧的上下文。

Transformer通常在自然语言处理和机器翻译等序列数据处理任务中得到广泛应用，而CNN则更多用于图像分类和识别等任务。

除了强大的序列建模能力，Transformer 的主要模块 Multi-Head Self-Attention 可以同时感知到输入序列的全局信息，这是 Transformer 相比于 CNN 的巨大优势。

在输入序列比较长的时候，这样做显然会损失Encoder端的很多信息，而且这样一股脑的把该固定向量送入Decoder端，Decoder端不能够关注到其想要关注的信息。

什么是gpt?

GPT是“Generative Pre-trained Transformer”的缩写，它是一种使用Transformer架构和自然语言处理技术的预训练网络，由OpenAI 开发。

GPT是指丙氨酸氨基转移酶，又称为谷丙转氨酶，而谷丙转氨酶的英文简称是ALT。虽然两者的 名称和英文简称是不同的，但是代表的临床意义是相同的。

GPT是是一种由深度学习算法GPT 构建而成的自然语言处理模型。

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