Transformer 深度学习教程

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。本教程将为您介绍 Transformer 的基本原理和使用方法。

1. Transformer 简介

Transformer 模型由 Google 提出于 2017 年，是自然语言处理领域的一项重要突破。它通过自注意力机制，使得模型能够捕捉序列中的长距离依赖关系。

2. Transformer 的结构

Transformer 模型主要由以下几部分组成：

编码器（Encoder）：将输入序列编码成一系列向量。
解码器（Decoder）：将编码器输出的向量解码成输出序列。
自注意力机制（Self-Attention）：使模型能够关注序列中的不同部分，从而捕捉长距离依赖关系。

3. 使用 Transformer

下面是一个使用 Transformer 模型的例子：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=64),
    tf.keras.layers.Transformer(num_heads=2, d_model=64),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

4. 扩展阅读

如果您想更深入地了解 Transformer，可以阅读以下文章：