Transformer 模型是近年来深度学习领域的一个重大突破，特别是在自然语言处理（NLP）任务中展现了强大的性能。本教程将为您介绍 Transformer 模型的基础知识。
什么是 Transformer？
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它完全由注意力层和前馈神经网络层组成，不需要循环或卷积层。
Transformer 的核心组件
- 自注意力机制：允许模型在处理序列数据时考虑全局信息。
- 前馈神经网络：对自注意力层的结果进行进一步处理。
- 多头注意力：通过并行处理多个注意力层，提高模型的表达能力。
自注意力机制
自注意力机制是 Transformer 的核心。它允许模型在处理序列中的每个元素时，都能够考虑到序列中其他所有元素的信息。
- Q（Query）：表示当前位置的表示。
- K（Key）：表示所有位置的表示。
- V（Value）：表示所有位置的表示。
应用场景
Transformer 模型在以下任务中取得了显著成果：
- 机器翻译
- 文本摘要
- 问答系统
- 语音识别
学习资源
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