Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，自从 2017 年提出以来，它已经在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。以下是一些 Transformer 在不同领域的应用实例：
自然语言处理 (NLP)
- 机器翻译：Transformer 在机器翻译领域取得了突破性的成果，如 Google 的神经机器翻译系统。
- 文本摘要：用于生成文章的摘要，提取关键信息。
- 情感分析：判断文本的情感倾向。
计算机视觉
- 图像分类：用于识别图像中的物体。
- 目标检测：定位图像中的物体及其位置。
- 视频理解：用于理解视频内容，如动作识别。
其他应用
- 语音识别：将语音转换为文本。
- 推荐系统：根据用户的历史行为推荐商品或内容。
更多关于 Transformer 的内容，请参考 Transformer 深度学习。
Transformer 架构图