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。它被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。
自注意力机制
Transformer 的核心思想是自注意力机制，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关系。这种机制使得模型能够更好地理解序列中的上下文信息。
应用场景
- 自然语言处理：Transformer 在自然语言处理领域取得了许多突破性成果，如机器翻译、文本摘要、情感分析等。
- 计算机视觉：Transformer 也可以应用于计算机视觉领域，如图像分类、目标检测、图像分割等。
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：将输入序列编码为固定长度的向量表示。
- 解码器：根据编码器的输出和掩码信息，生成输出序列。
优势
- 并行计算：Transformer 的自注意力机制允许并行计算，提高了模型的计算效率。
- 端到端：Transformer 可以直接从输入序列生成输出序列，无需额外的注意力层。
扩展阅读
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