Transformer 架构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。以下是一些关于 Transformer 架构的关键点：
- 自注意力机制：Transformer 架构的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够捕捉到序列中不同位置之间的依赖关系。
- 编码器-解码器结构：Transformer 通常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固定长度的向量表示，解码器则利用这些向量表示生成输出序列。
- 多头注意力：为了更好地捕捉序列中的复杂关系，Transformer 使用多头注意力机制，将注意力分成多个子空间进行处理。
Transformer 架构的优势
- 并行处理：由于 Transformer 的自注意力机制，它可以并行处理序列中的每个元素，从而提高了模型的效率。
- 捕捉长距离依赖：Transformer 能够有效地捕捉序列中的长距离依赖关系，这对于处理自然语言等复杂任务非常重要。
相关资源
想要了解更多关于 Transformer 架构的信息，可以参考以下资源：
Transformer 架构图
总结
Transformer 架构作为一种强大的深度学习模型，在自然语言处理等领域取得了显著的成果。随着研究的不断深入，相信 Transformer 架构将会在更多领域发挥重要作用。