AI Transformer 是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它通过自注意力机制和前馈神经网络实现了对序列数据的有效建模。这种模型在多种自然语言处理任务中取得了显著的成果，例如机器翻译、文本摘要和情感分析等。
特点
- 自注意力机制：允许模型在处理序列数据时关注到不同位置的信息，从而提高模型的表达能力。
- 多头注意力：通过将自注意力机制分解成多个子任务，提高模型对输入序列的全面理解。
- 前馈神经网络：用于捕捉输入序列中更为复杂的特征。
应用
AI Transformer 在以下自然语言处理任务中得到了广泛应用：
- 机器翻译：将一种语言翻译成另一种语言。
- 文本摘要：将长文本压缩成简洁的摘要。
- 情感分析：分析文本的情感倾向。
- 问答系统：回答用户提出的问题。
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模型架构图
自注意力机制