Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，主要用于处理序列数据。自从 2017 年由 Google 的 Google AI 团队提出以来，Transformer 已经在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著的成果。
特点
- 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系，这使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。
- 并行计算：由于自注意力机制的计算是独立的，Transformer 可以并行计算，这使得它在处理长序列时比传统的循环神经网络（RNN）更高效。
- 易于扩展：Transformer 的结构简单，易于扩展。例如，可以通过增加层数、隐藏层大小等方式来提升模型性能。
应用
- 自然语言处理：Transformer 在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域有着广泛的应用。
- 计算机视觉：Transformer 也可以应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。
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