Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。以下是对 Transformer 模型的详细介绍。
自注意力机制
Transformer 模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够关注序列中任意位置的元素，从而捕捉到长距离依赖关系。
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转换为特征表示，解码器则负责根据编码器的输出生成输出序列。
编码器
编码器由多个编码层堆叠而成，每个编码层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。
解码器
解码器与编码器类似，也是由多个解码层堆叠而成，每个解码层包含三个子层：自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。
应用案例
Transformer 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，以下是一些典型的应用案例：
- 机器翻译：利用 Transformer 模型可以实现高质量的机器翻译。
- 文本摘要：通过 Transformer 模型可以自动生成文章摘要。
- 问答系统：Transformer 模型可以用于构建高效的问答系统。
扩展阅读
想要了解更多关于 Transformer 模型的知识，可以阅读以下文章：
图片展示
Transformer 模型结构图