Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。本文将为您介绍 Transformer 的基本概念、原理和应用。
基本概念
Transformer 的核心思想是自注意力机制，它通过计算序列中每个元素与其他元素之间的注意力权重，从而实现对序列的建模。与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer 消除了 RNN 的序列依赖性，使得模型可以并行处理输入序列。
原理
Transformer 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入序列转换为隐藏状态，解码器则根据隐藏状态生成输出序列。
- 编码器：编码器由多个相同的编码层堆叠而成，每个编码层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。
- 解码器：解码器同样由多个相同的解码层堆叠而成，每个解码层包含自注意力机制、交叉注意力机制和前馈神经网络。
应用
Transformer 在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 自然语言处理：例如机器翻译、文本摘要、情感分析等。
- 计算机视觉：例如图像分类、目标检测、图像分割等。
Transformer 模型结构
扩展阅读
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