Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，由 Google 团队在 2017 年提出。它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，并在多个基准测试中取得了优异的成绩。
自注意力机制
Transformer 的核心是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理序列数据时，能够捕捉到序列中不同位置之间的依赖关系。这种机制比传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）具有更高的并行处理能力。
结构
Transformer 的结构主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。
- 编码器：接收输入序列，并通过自注意力机制生成序列的表示。
- 解码器：接收编码器的输出，并通过自注意力机制和编码器-解码器注意力机制生成输出序列。
应用
Transformer 在多个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 自然语言处理：机器翻译、文本摘要、情感分析等。
- 计算机视觉：图像分类、目标检测、视频分析等。
更多信息
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