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 年的论文《Attention Is All You Need》中提出。它被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，并在很多任务上取得了显著的性能提升。

特点

  • 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来计算序列中每个元素与所有其他元素的相关性，从而捕捉长距离依赖关系。
  • 位置编码：由于 Transformer 没有循环或卷积结构，它无法直接处理序列中的顺序信息。因此，Transformer 使用位置编码来为每个元素添加位置信息。
  • 并行计算：Transformer 可以并行处理序列中的所有元素，这使得它在计算效率上具有优势。

应用

  • 自然语言处理：例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
  • 计算机视觉：例如图像分类、目标检测、图像分割等。
  • 语音识别：例如语音到文本转换。

本站链接

更多关于 Transformer 的应用和实现细节，请参阅本站 Transformer 相关教程。

图片展示

Transformer 模型结构