Transformer 模型是近年来在自然语言处理领域取得突破性进展的一种深度学习模型。它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现了对序列数据的建模，相较于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），在处理长序列数据时具有更好的性能。
模型结构
Transformer 模型主要由以下几个部分组成：
- 输入嵌入（Input Embedding）：将输入的序列数据转换为向量表示。
- 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：通过自注意力机制捕捉序列内部的关系。
- 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对每个位置的向量进行非线性变换。
- 层归一化（Layer Normalization）：对每一层的输入进行归一化处理。
- 残差连接（Residual Connection）：将每一层的输出与输入进行残差连接。
- 输出层（Output Layer）：对输出向量进行线性变换，得到最终的输出。
自注意力机制
自注意力机制是 Transformer 模型的核心部分，它通过计算序列中每个位置与其他位置的关联程度，实现了对序列内部关系的建模。
- 查询（Query）：表示当前位置对其他位置的关联程度。
- 键（Key）：表示当前位置的特征信息。
- 值（Value）：表示当前位置的贡献程度。
通过计算查询与键之间的相似度，得到每个位置的注意力权重，然后与对应的值相乘，最终得到加权求和的结果。
应用场景
Transformer 模型在自然语言处理领域具有广泛的应用，包括：
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 文本摘要：从长文本中提取关键信息，生成摘要。
- 问答系统：根据用户的问题，从知识库中检索答案。
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图片展示
Transformer 模型的结构图如下所示：