Transformer 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（NLP）和计算机视觉等领域。自 2017 年由 Google 的 KEG 实验室提出以来，Transformer 模型已经取得了显著的成果，并在很多任务上超越了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。

Transformer 特点

  • 自注意力机制：Transformer 模型利用自注意力机制，能够捕捉输入序列中任意两个位置之间的关系，从而更好地理解序列信息。
  • 并行计算：由于自注意力机制的计算方式，Transformer 模型可以并行计算，这使得它在处理长序列时具有更高的效率。
  • 端到端结构：Transformer 模型采用端到端结构，可以直接从输入序列生成输出序列，无需进行额外的标记或预处理。

应用场景

  • 自然语言处理：文本分类、机器翻译、情感分析等。
  • 计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割等。
  • 其他领域：例如推荐系统、语音识别等。

扩展阅读

想了解更多关于 Transformer 的内容，可以阅读以下文章：

Transformer 示意图