Transformer 是一种革命性的深度学习架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域。其核心优势在于通过自注意力机制（Self-Attention）处理序列数据，突破了传统RNN的局限性。
核心特性
- 并行计算：相比RNN的序列依赖，Transformer 可同时处理输入数据
- 自注意力机制：通过计算词与词之间的关联性，捕捉长距离依赖
- 位置编码：添加特殊编码以保留序列顺序信息
- 多头注意力：从不同子空间提取信息，增强模型表达能力
应用场景
- 文本生成（如 GPT 系列）
- 机器翻译（如 BERT）
- 图像识别（如 Vision Transformer）
- 时间序列预测
学习资源
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