作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
自从Transformer问世之后，基于Transformer结构的模型层出不穷，经典的Transformer结构如BERT、GPT-2等都在越来越多地应用到各个领域中。但是随着深度学习的兴起，计算性能的提升带来了新的挑战，Transformer结构对于大规模并行训练已经无法满足需求，为了解决这个问题，目前已有一些研究将注意力机制的底层建筑替换成卷积神经网络，即所谓的重塑Transformer（Reformer）模型。本文主要对Reformer模型进行深入的分析和总结，首先介绍其背景、相关研究现状和突破口，然后详细讲解其实现原理、特点及应用场景。本文将全面剖析此前发布的论文，并且参照最新版本的论文进行解析和推敲，通过梳理、解析、比照、总结等方式，全面准确地呈现Reformer模型的原理、架构、设计原则、优缺点以及应用场景。本文共分为七章，每章将按照如下顺序进行：第一章介绍了Transformer和Reformer模型的关系，然后讲解了传统Transformer的一些缺陷；第二章介绍了Reformer模型的主要贡献；第三章阐述了Reformer模型的基础组件——存储器（Memory），提出了一种统一的存储器机制，能够灵活地扩展和缩短序列长度，同时保留全局依赖信息；第四章简要介绍了Reformer模型的两个关键模块——可调节线性变换(Feedforward)和随机注意力（Random Attention）；第五章探讨了如何在两种上下文表示（Self-Attention和Memory-Query）之间选择合适的方案；第六章展示了Reformer模型的具体实现，并进一步论证了其效率；第七章讨论了
