Transformer 简介

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，最初由 Google 的 KEG 实验室在 2017 年提出。它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，并取得了显著的成果。

特点

自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉序列中不同位置之间的关系，这使得模型能够更好地理解序列的上下文信息。
编码器-解码器结构：Transformer 使用编码器-解码器结构，编码器用于将输入序列转换为固定长度的向量表示，解码器则用于根据编码器的输出生成输出序列。
并行计算：由于 Transformer 的结构，它可以并行处理输入序列的各个位置，这使得模型在处理长序列时效率更高。

应用

自然语言处理：Transformer 在自然语言处理领域取得了显著的成果，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
计算机视觉：Transformer 也可以应用于计算机视觉领域，如图像分类、目标检测等。

示例

以下是一个简单的 Transformer 模型示例：

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.encoder = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.decoder = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=8)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.attention(x, x, x)[0]
        x = self.decoder(x)
        return x

扩展阅读

想要了解更多关于 Transformer 的知识，可以阅读以下文章：