Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。它由 Google 的 AI 研究团队在 2017 年提出，是自然语言处理领域的一项重大突破。
自注意力机制
Transformer 的核心思想是自注意力机制（Self-Attention Mechanism），它允许模型在处理序列数据时，能够同时关注序列中所有位置的信息。这使得 Transformer 在处理长距离依赖关系时表现优异。
模型结构
Transformer 的基本结构如下：
- 编码器（Encoder）：将输入序列转换为固定长度的向量表示。
- 解码器（Decoder）：将编码器输出的向量表示转换为输出序列。
Transformer 结构图
应用
Transformer 在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：
- 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
- 文本摘要：自动生成文本的摘要。
- 问答系统：回答用户提出的问题。
- 文本分类：对文本进行分类，例如情感分析、主题分类等。
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