Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，由 Google 团队在 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。
自注意力机制
Transformer 的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，自动地关注序列中的不同部分。这种机制使得模型能够捕捉到序列中的长距离依赖关系。
模型结构
Transformer 模型主要由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入序列转换为特征表示，解码器则负责根据编码器的输出生成输出序列。
编码器
编码器由多个相同的编码层堆叠而成，每个编码层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。
解码器
解码器同样由多个相同的解码层堆叠而成，每个解码层包含三个子层：自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。
应用
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。此外，它还被应用于计算机视觉、语音识别等领域。
图片展示
Transformer 结构图
编码器结构图
解码器结构图
总结
Transformer 是一种强大的深度学习模型，它在多个领域都取得了显著的成果。随着研究的不断深入，相信 Transformer 将在更多领域发挥重要作用。