深度学习中的Transformer原理详解 🧠🚀
Transformer 是自然语言处理领域革命性的模型架构，其核心通过 自注意力机制（Self-Attention）和 位置编码（Positional Encoding）替代传统RNN的序列处理方式。以下是关键原理拆解：
1. 核心组成
多头注意力（Multi-Head Attention）
通过多个注意力头并行计算，捕捉不同位置的上下文关系前馈神经网络（FFN）
每个位置独立进行非线性变换，增强模型表达能力位置编码策略
使用正弦/余弦函数或可学习向量，为序列添加位置信息
2. 应用场景
- 机器翻译（如英汉互译）
- 文本生成（如对话系统）
- 情感分析与文本摘要
- 视频理解（结合CV技术）
3. 扩展阅读
如需深入了解实现细节，可参考：
Transformer模型实战指南
注意力机制数学推导