Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。本文将深入浅出地介绍 Transformer 的原理和应用。
自注意力机制
Transformer 的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够考虑到序列中所有位置的信息。自注意力机制通过以下步骤实现：
- 词嵌入（Word Embedding）：将输入的词转换为向量表示。
- 位置编码（Positional Encoding）：为每个词添加位置信息，以便模型能够理解序列的顺序。
- 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）：将序列中的每个词与所有其他词进行加权求和，权重由自注意力矩阵决定。
- 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对多头自注意力后的结果进行进一步处理。
应用
Transformer 在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 自然语言处理：机器翻译、文本摘要、问答系统等。
- 计算机视觉：图像分类、目标检测、图像生成等。
- 语音识别：将语音信号转换为文本。
深入阅读
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