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
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。位置编码（Positional Encoding）
为序列添加位置信息，确保模型理解词序。前馈神经网络（FFN）
每个位置独立处理，提升模型表达能力。
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
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