Transformer 是一种革命性的深度学习架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）解决了传统 RNN 的序列依赖问题，使模型能够并行处理信息，显著提升训练效率。以下是其核心组成部分：
🔍 1. 自注意力机制
通过计算词与词之间的相关性，捕捉全局依赖关系。
🧩 2. 位置编码
为序列中的每个位置添加固定或学习的向量，保留顺序信息。
🔄 3. 前馈神经网络
每个位置独立进行非线性变换，增强模型表达能力。
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📌 附注
Transformer 的变体如 BERT、GPT 等已推动 NLP 领域的突破，建议结合具体场景学习其优化技巧！