Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的革命性神经网络架构，自2017年提出后深刻影响了自然语言处理领域。以下是核心要点：
基本概念📚
- 核心思想：通过并行处理替代传统RNN的串行方式，解决长距离依赖问题
- 关键技术：自注意力机制（✅）、位置编码（📍）、前馈神经网络（🤖）
- 优势：训练效率高（⚡）、并行计算能力强（🚀）、可扩展性好（📈）
模型结构🧩
- 编码器-解码器框架
- 多头注意力机制
- 位置编码实现
应用场景🌍
- 机器翻译（🌐）：如Google Translate的底层技术
- 文本生成（📝）：如Chatbot、文章摘要工具
- 语音识别（🎙️）：结合CNN与Transformer的混合模型
- 图像处理（🖼️）：Vision Transformer (ViT) 架构
扩展阅读🔗
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