Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。以下是对 Transformer 模型的简要介绍。
特点
- 自注意力机制：Transformer 模型通过自注意力机制，能够捕捉输入序列中任意位置之间的依赖关系，从而提高模型的性能。
- 并行计算：由于自注意力机制的计算方式，Transformer 模型可以并行计算，从而提高计算效率。
- 易于扩展：Transformer 模型结构简单，易于扩展，可以通过增加层数或隐藏层单元数来提高模型性能。
应用
- 自然语言处理：Transformer 模型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。
- 计算机视觉：Transformer 模型在计算机视觉领域也表现出色，如图像分类、目标检测、图像分割等。
图片示例
Transformer 模型结构图
参考资料
更多关于 Transformer 模型的信息，您可以参考以下链接：