Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，由 Google 团队在 2017 年提出。它广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，并取得了显著的成果。以下是对 Transformer 的简要介绍和教程。
自注意力机制
Transformer 的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够同时关注序列中的所有元素。这种机制使得模型能够捕捉到序列中的长距离依赖关系。
模型结构
Transformer 模型主要由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入序列编码为固定长度的向量表示，解码器则负责根据编码器的输出生成输出序列。
应用案例
Transformer 在多个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用案例：
- 自然语言处理：例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
- 计算机视觉：例如图像分类、目标检测、图像分割等。
教程资源
以下是一些关于 Transformer 的教程资源，可以帮助您更深入地了解这个模型：
Transformer 结构图
希望这篇教程能够帮助您更好地理解 Transformer。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。