Transformer 模型是深度学习在机器翻译领域的一个重大突破。它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）实现了对输入序列的全面理解和表示。

自注意力机制

自注意力机制允许模型在编码过程中考虑到输入序列中所有元素之间的关系。这种机制使得模型能够捕捉到长距离依赖关系，从而提高翻译的准确性。

Transformer 模型结构

Transformer 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。

  • 编码器：将输入序列转换为固定长度的向量表示。
  • 解码器：根据编码器的输出，逐步生成翻译结果。

实践教程

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Transformer 模型架构图