Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。本教程将介绍 Transformer 的基本原理、架构以及应用。
1. Transformer 简介
Transformer 模型由 Google 在 2017 年提出，它是基于自注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据。Transformer 模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果，是目前最受欢迎的深度学习模型之一。
2. Transformer 架构
Transformer 模型主要由以下几部分组成：
- 多头自注意力机制：通过多头自注意力机制，模型能够捕捉到序列中不同位置之间的关系。
- 位置编码：由于 Transformer 模型没有循环结构，为了能够捕捉到序列中的位置信息，引入了位置编码。
- 前馈神经网络：在每个自注意力层之后，添加一个前馈神经网络，用于增加模型的表达能力。
3. Transformer 应用
Transformer 模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果，以下是一些典型的应用：
- 机器翻译：Transformer 模型在机器翻译任务上取得了显著的成果，是目前最受欢迎的机器翻译模型之一。
- 文本摘要：Transformer 模型可以用于生成文本摘要，将长文本压缩成简短的摘要。
- 图像分类：Transformer 模型可以用于图像分类任务，例如识别图片中的物体。
4. 扩展阅读
想要更深入地了解 Transformer 模型，可以阅读以下内容：
