Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，首次在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中被提出。它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，因其卓越的性能和效率受到了广泛关注。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来计算输入序列中每个元素与其他元素之间的关联性，这使得模型能够捕捉长距离依赖关系。
- 并行处理：由于 Transformer 的结构，它可以并行处理序列中的所有元素，从而提高了计算效率。
- 端到端：Transformer 可以直接从输入序列生成输出序列，无需进行复杂的后处理。
实现步骤
- 数据预处理：将文本数据转换为词向量。
- 编码器：使用多层自注意力机制和前馈神经网络构建编码器。
- 解码器：使用自注意力机制和编码器输出的上下文信息构建解码器。
- 输出：解码器输出序列即为翻译结果。
示例
以下是一个简单的 Transformer 实现示例：
# 示例代码
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Transformer 的信息，可以参考以下链接：
图片
Transformer 结构图