Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。自 2017 年由 Google 提出以来，Transformer 已经成为了 NLP 领域的主流模型。
特点
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。
- 并行计算：Transformer 的结构使得其可以并行计算，提高了模型的训练速度。
- 无需循环层：与 RNN 相比，Transformer 不需要循环层，简化了模型结构。
应用
Transformer 在以下任务中取得了很好的效果：
- 文本分类
- 机器翻译
- 问答系统
- 生成文本
学习资源
想要深入了解 Transformer，可以阅读以下资源：
Transformer 模型结构图
总结
Transformer 是一种强大的 NLP 模型，它在多个任务中都取得了很好的效果。如果你对 NLP 感兴趣，Transformer 是一个值得学习的模型。