Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，常用于处理序列数据。它由 Google 的 KEG 实验室提出，并广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
特点
- 自注意力机制：Transformer 模型通过自注意力机制，能够自动学习输入序列中各个元素之间的关系，从而更好地捕捉序列的上下文信息。
- 并行处理：由于 Transformer 模型采用自注意力机制，因此可以并行处理序列中的各个元素，从而提高计算效率。
- 端到端模型：Transformer 模型是一种端到端模型，可以直接从输入序列生成输出序列，无需进行复杂的预处理和后处理。
应用
- 自然语言处理：例如机器翻译、文本摘要、情感分析等。
- 语音识别：例如语音到文本转换、语音合成等。
- 计算机视觉：例如图像识别、目标检测等。
扩展阅读
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