Transformer 是一种革命性的深度学习模型架构,广泛应用于自然语言处理(NLP)领域。其核心思想通过自注意力机制(Self-Attention)和位置编码,解决了传统 RNN 的序列依赖问题。

核心组件解析

  1. 自注意力机制
    通过计算词与词之间的相关性,捕捉全局依赖关系。

    Transformer_自注意力机制
  2. 位置编码(Positional Encoding)
    为序列添加位置信息,确保模型理解词序。

    Transformer_位置编码
  3. 前馈神经网络(FFN)
    每个位置独立处理,提升模型表达能力。

    Transformer_前馈网络

应用场景

  • 机器翻译(如 Google 的 Neural Machine Translation)
  • 文本生成(如 Chatbot 和文章摘要)
  • 情感分析与问答系统
    Transformer_应用场景

扩展阅读

如需深入了解 Transformer 的数学原理,可访问 Transformer_数学详解 路径。
或探索其在计算机视觉中的应用:Transformer_图像处理