Transformer 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。以下是一些关于 Transformer 的基本概念和特点。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。
  • 编码器-解码器结构：Transformer 通常由编码器和解码器两部分组成，用于生成序列输出。
  • 并行处理：Transformer 的计算可以在不同位置并行进行，这使得它在处理大规模数据时具有优势。

应用

  • 自然语言处理：Transformer 在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域取得了显著成果。
  • 计算机视觉：Transformer 也可以应用于图像分类、目标检测等任务。

更多信息

想要深入了解 Transformer 的原理和应用，可以参考以下链接：

Transformer 模型结构图