Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的革命性神经网络架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）和序列建模任务。相比传统的 RNN 和 CNN，它通过并行化计算显著提升了效率。

📘 核心概念

  • 自注意力机制
    允许模型在处理序列时，动态关注不同位置的信息。例如，在翻译句子时，模型可以自动识别关键词汇（如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Transformer_Model/" alt="Transformer_Model"/></center>）。

  • 位置编码
    为序列中的每个元素添加位置信息，使模型能够理解顺序关系（如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Position_Encoding/" alt="Position_Encoding"/></center>）。

  • 多头注意力
    通过多个注意力头并行提取不同特征，增强模型的表达能力（如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Multi-Head_Attention/" alt="Multi-Head_Attention"/></center>）。

📈 应用场景

任务类型 应用示例 优势
机器翻译 英文到中文的自动翻译 捕捉长距离依赖，提升准确性
文本生成 智能对话系统、文章创作 支持上下文连贯性，生成自然语言
情感分析 分析社交媒体文本的情绪倾向 快速处理多义词和语境变化

📚 扩展阅读

🌐 语言风格支持

如需英文版内容，可访问：Transformer in Deep Learning