Transformer 是一种用于处理序列数据的深度学习模型，它在自然语言处理、机器翻译等领域取得了显著的成果。本页面将为您介绍 Transformer 的基本概念和可视化方法。
基本概念
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，解码器则根据编码器的输出和先前的输出来预测下一个输出。
可视化方法
为了更好地理解 Transformer 的内部工作机制，我们可以通过以下几种方法进行可视化：
注意力机制可视化：注意力机制是 Transformer 模型中的一个关键组成部分，它能够帮助模型关注输入序列中的重要信息。以下是一个注意力机制的可视化示例：
编码器-解码器交互可视化：编码器和解码器之间的交互关系可以通过以下方式展示：
扩展阅读
如果您想更深入地了解 Transformer，可以参考以下资源：
希望这些内容能帮助您更好地理解 Transformer 可视化！🌟