Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，由 Google 的 KEG 实验室在 2017 年提出。它被广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域，并取得了显著的成果。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。
  • 并行计算：Transformer 的结构使得它可以并行计算，大大提高了计算效率。
  • 端到端：Transformer 可以直接从输入序列生成输出序列，无需像传统的 RNN 模型那样需要逐个处理序列。

应用

  • 自然语言处理：Transformer 在各种 NLP 任务中都取得了优异的性能，如机器翻译、文本摘要、情感分析等。
  • 计算机视觉：Transformer 也可以应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。

图片

Transformer 架构图

扩展阅读

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