Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。本教程将带你一步步了解 Transformer 的原理和应用。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心，它允许模型在处理序列数据时，关注序列中不同位置的依赖关系。

  • 计算注意力权重：模型首先计算序列中每个位置与其他位置的注意力权重。
  • 加权求和：然后根据注意力权重对序列进行加权求和，得到每个位置的表示。

Transformer 模型结构

Transformer 模型通常由多个编码器和解码器层堆叠而成，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

  • 多头自注意力：将序列分割成多个子序列，分别计算每个子序列的注意力权重。
  • 前馈神经网络：对每个位置的表示进行非线性变换。

应用场景

Transformer 在多个领域都有广泛应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 自然语言处理：机器翻译、文本摘要、问答系统等。
  • 计算机视觉：图像分类、目标检测、视频分析等。

学习资源

想要深入了解 Transformer，以下是一些推荐的学习资源：

Transformer 模型结构图