Transformers 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。下面将为您简单介绍 Transformer 的基本原理和应用。
基本原理
自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来学习序列中不同位置之间的依赖关系。这种机制可以捕捉到长距离依赖，从而提高模型的性能。
编码器和解码器：Transformer 模型由编码器和解码器两部分组成。编码器用于提取输入序列的特征，解码器则用于生成输出序列。
多头注意力：多头注意力机制可以使模型同时关注序列中的多个部分，从而提高模型的泛化能力。
应用
机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中取得了显著的成果，是目前最先进的机器翻译模型之一。
文本摘要：Transformer 可以用于提取文本的关键信息，生成摘要。
问答系统：Transformer 在问答系统中可以用于理解用户的问题，并从大量文本中找到相关答案。
文本分类：Transformer 可以用于对文本进行分类，例如情感分析、主题分类等。
Transformer 示意图
想要了解更多关于 Transformer 的知识，可以访问我们的 Transformer 深度学习课程。
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，Transformer 将在更多领域发挥重要作用。
希望以上内容对您有所帮助！