Transformer 模型教程

Transformer 模型是自然语言处理领域中的一个重要模型，它通过自注意力机制实现了对序列数据的建模。以下是一些关于 Transformer 模型的基本教程内容：

• 自注意力机制：Transformer 模型中的核心机制，允许模型在处理序列数据时，能够关注到序列中的任意位置，从而捕捉到长距离依赖关系。
• 编码器和解码器：Transformer 模型由编码器和解码器组成，编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示，解码器则根据编码器的输出和输入序列生成输出序列。

相关资源

以下是一些本站的相关教程和资源，可以帮助您更深入地了解 Transformer 模型：

• Transformer 模型原理详解
• Transformer 模型代码实现

Transformer 模型架构图

希望这些内容能够帮助您更好地理解 Transformer 模型。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。