Transformer 是一种革命性的深度学习架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）和序列建模任务。以下是关键知识点：
🔧 核心原理
- 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：为序列添加位置信息，使模型理解词序
- 多头注意力：并行计算多个注意力子空间，增强模型表达能力
- 前馈神经网络：每个位置独立处理，提升计算效率
📚 典型应用
- 机器翻译（如 Google 的 Neural Machine Translation）
- 文本生成（如 GPT 系列模型）
- 情感分析与文本分类
- 时间序列预测
🧠 学习资源
- Transformer_Tutorial：深入解析模型结构与代码实现
- Attention_Mechanism：注意力机制的数学推导与案例
- Deep_Learning_基础：推荐从神经网络入门学习
📌 扩展阅读
- Transformer_进阶：探索变体模型（如 BERT、T5）
- NLP_应用：了解实际项目中的技术落地