Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它最初由Google的Google AI团队在2017年提出。Transformer模型在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了显著的成果。

特点

  • 自注意力机制：Transformer模型使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。
  • 并行计算：自注意力机制使得Transformer模型能够并行计算，大大提高了计算效率。
  • 无需循环：Transformer模型不使用循环结构，这使得模型结构更加简洁。

应用

  • 自然语言处理：Transformer模型在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上取得了很好的效果。
  • 计算机视觉：Transformer模型在图像分类、目标检测等任务上也有很好的表现。
  • 语音识别：Transformer模型在语音识别任务上取得了显著的成果。

深入了解

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Transformer架构图