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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