Transformer 模型是近年来在自然语言处理领域取得突破性进展的模型之一。本教程将为您介绍 Transformer 模型的基本原理和实现方法。
基本原理
Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它能够有效地捕捉序列数据中的长距离依赖关系。
- 自注意力机制：允许模型在处理序列数据时，同时关注序列中所有位置的信息。
- 编码器-解码器结构：编码器负责提取序列的上下文信息，解码器则根据这些信息生成输出序列。
实现方法
以下是一个简单的 Transformer 模型实现示例：
# 代码示例
注意：代码示例请参考本站提供的 Transformer 模型实现教程。