深度学习中的 Transformer 模型是一种革命性的架构，它改变了自然语言处理（NLP）的许多方面。下面是一些关于 Transformer 的基础教程和概念。
什么是 Transformer？
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，最初由 Google 在 2017 年提出，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译。它主要由编码器和解码器两部分组成。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来处理序列数据，这意味着模型能够关注输入序列中的不同部分。
- 位置编码：由于 Transformer 模型没有循环或卷积结构，因此需要一种方法来表示输入序列的顺序，位置编码就是用于这一目的。
- 多头注意力：多头注意力机制允许模型同时关注序列的不同部分，从而捕捉到更多的信息。
教程资源
以下是一些关于 Transformer 的教程资源，可以帮助您更深入地了解这一主题：
图像展示
Transformer 编码器结构
希望这些资源能帮助您更好地理解 Transformer 模型。