Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了显著的成果。本教程将深入探讨 Transformer 的原理和应用。
1. Transformer 简介
Transformer 模型由 Google 团队在 2017 年提出，主要用于处理序列数据。它通过自注意力机制和前馈神经网络，实现了对序列中每个元素的上下文信息的捕捉。
2. 自注意力机制
自注意力机制是 Transformer 的核心部分。它通过计算序列中每个元素与其他元素之间的关联强度，从而实现对序列上下文信息的捕捉。
3. Transformer 应用
Transformer 在自然语言处理和计算机视觉等领域有着广泛的应用，例如：
- 机器翻译
- 文本摘要
- 图像描述
- 语音识别
4. 扩展阅读
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5. 图片展示
Transformer 模型的结构图如下所示：