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、计算机视觉等领域有着广泛的应用。本文将介绍 Transformer 的基本原理、实战案例以及如何在本站进行深入学习。
基本原理
Transformer 模型主要由编码器和解码器组成，它们都包含多个相同的编码器层和解码器层。每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。
- 多头自注意力机制：允许模型同时关注序列中的不同位置，捕捉长距离依赖关系。
- 前馈神经网络：对每个位置进行非线性变换，增强模型的表达能力。
实战案例
以下是一些 Transformer 的实战案例：
- 机器翻译：使用 Transformer 模型进行机器翻译，可以实现高质量的翻译效果。
- 文本摘要：通过 Transformer 模型提取文本中的关键信息，生成摘要。
- 图像分类：将 Transformer 应用于图像分类任务，提高分类准确率。
学习资源
想要深入了解 Transformer，可以参考以下学习资源：
图片展示
Transformer 模型结构图
希望本文能帮助您更好地了解 Transformer 模型及其实战应用。