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Transformer 框架概述

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，最初由 Google 的 Vaswani 等人于 2017 年提出。它广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域，并取得了显著的成果。

特点

1. 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。
2. 并行处理：由于自注意力机制的计算方式，Transformer 可以实现并行处理，提高计算效率。
3. 易于实现：Transformer 的结构相对简单，易于实现和优化。

应用

1. 自然语言处理：例如机器翻译、文本摘要、情感分析等。
2. 计算机视觉：例如图像分类、目标检测、图像分割等。

示例

以下是一个简单的 Transformer 模型示例：

import tensorflow as tf

def transformer(input_ids, training=True):
    # Transformer 模型定义
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=512),
        tf.keras.layers.LSTM(512),
        tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    output = model(input_ids)
    return output

扩展阅读

想了解更多关于 Transformer 的知识，可以阅读以下文章：

• Transformer 框架详解
• Transformer 在自然语言处理中的应用