Transformer 简介

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）相比，Transformer 在处理长距离依赖和并行计算方面具有显著优势。

特点

• 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入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，编码器用于将输入序列转换为固定长度的向量表示，解码器则用于生成输出序列。
• 并行计算：由于自注意力机制的特性，Transformer 可以并行处理输入序列的每个位置，从而提高计算效率。

应用

Transformer 在以下领域有着广泛的应用：

• 机器翻译：如 Google 的神经机器翻译系统。
• 文本摘要：自动生成文本的摘要。
• 问答系统：如 Google Assistant。
• 文本生成：如自动生成新闻报道。

示例

以下是一个简单的 Transformer 模型结构图：

graph LR
A[Input Sequence] --> B{Encoder}
B --> C[Encoder Output]
C --> D{Decoder}
D --> E[Output Sequence]

Transformer 结构图

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Transformer 的信息，可以阅读以下文章：

• 《Attention Is All You Need》（Transformer 的原始论文）
• 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》（BERT 模型，基于 Transformer）

希望这些信息对您有所帮助！