Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。以下是关于 Transformer 模型的简要介绍。
特点
- 自注意力机制：Transformer 模型采用自注意力机制，能够自动学习输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而提高模型的性能。
- 并行计算：由于自注意力机制的计算方式，Transformer 模型可以并行处理输入序列，从而提高计算效率。
- 结构简单：Transformer 模型的结构相对简单，易于理解和实现。
应用
Transformer 模型在多个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 自然语言处理：文本分类、机器翻译、文本摘要等。
- 计算机视觉：图像分类、目标检测等。
图像展示
Transformer 模型的结构图如下所示：
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Transformer 模型的信息，可以参考以下链接：