Transformer 简介

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。它通过自注意力机制实现了全局信息的有效传递，使得模型能够捕捉到输入序列中任意两个元素之间的关系。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心，它允许模型在处理序列数据时，对序列中的每个元素赋予不同的权重，从而实现不同元素之间的相互关联。

应用场景

• 自然语言处理：Transformer 在自然语言处理领域取得了显著的成果，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任务，如图像分类、目标检测等。

示例

以下是一个简单的 Transformer 模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead)

    def forward(self, src):
        src = self.embedding(src)
        output = self.transformer(src)
        return output

扩展阅读

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