🧠 深度学习中的 Transformer 模型
Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的革命性神经网络架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域。相比传统的 RNN/CNN 模型，其并行计算能力和对长距离依赖的建模优势使其成为当前主流技术。
🔧 核心原理
- 自注意力机制：通过计算词与词之间的相关性，捕捉全局上下文信息
- 位置编码：为序列添加位置信息，解决 Transformer 对序列顺序敏感的问题
- 多头注意力：并行计算多个注意力子空间，增强模型表达能力
📈 应用场景
- 机器翻译：如 英文版 Transformer 原理 详解
- 文本生成：包括聊天机器人、文章创作等
- 图像处理：Vision Transformer (ViT) 等变种模型
- 语音识别：结合时序数据处理的优势