Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理、计算机视觉等领域有着广泛的应用。本教程将带您了解 Transformer 的基本原理和应用。
基本概念
- 自注意力机制：Transformer 使用自注意力机制来计算输入序列中每个元素与其他元素之间的关联性。
- 多头注意力：通过多头注意力机制，Transformer 能够捕捉到更丰富的语义信息。
- 位置编码：由于 Transformer 没有循环结构，因此需要通过位置编码来表示输入序列的顺序信息。
应用场景
- 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中取得了显著的成果，例如 Google 的神经机器翻译模型。
- 文本摘要：Transformer 可以用于生成文本摘要，提取输入文本中的关键信息。
- 文本分类：Transformer 可以用于文本分类任务，例如情感分析、主题分类等。
示例代码
以下是一个简单的 Transformer 模型示例：
# 示例代码省略，请参考本站 Transformer 模型实现教程 (/transformer_model_tutorial)
扩展阅读
想要深入了解 Transformer 的实现细节，可以阅读以下教程：
图片展示
Transformer 模型结构图：