Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型,它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。以下是关于 Transformer 模型的简要介绍。

自注意力机制

Transformer 模型使用自注意力机制来处理序列数据。自注意力机制允许模型在处理序列数据时,能够同时关注到序列中的所有元素,从而更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。

应用场景

  • 自然语言处理:如机器翻译、文本摘要、情感分析等。
  • 计算机视觉:如图像分类、目标检测等。
  • 语音处理:如语音识别、语音合成等。

示例代码

以下是一个简单的 Transformer 模型示例代码,展示了如何使用 PyTorch 构建一个基本的 Transformer 模型。

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
        self.transformer = nn.Transformer(hidden_dim, hidden_dim)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = self.transformer(x)
        x = self.fc(x)
        return x

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Transformer 模型的内容,可以访问以下链接:

Transformer 模型架构图