🧠 Transformer 架构详解（机器学习教程）

什么是 Transformer？

Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型架构，由 Google 团队于 2017 年提出。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，成为处理序列数据的核心工具。

📘 扩展阅读：了解自注意力机制

🧩 核心组件解析

1. 自注意力机制
   • 允许模型在处理序列时关注不同位置的信息
   • 图片：transformer_architecture
2. 位置编码（Positional Encoding）
   • 为序列添加位置信息，弥补 Transformer 缺乏传统 RNN 的时序感知
   • 图片：position_encoding
3. 前馈神经网络（Feed-Forward Network）
   • 每个位置独立处理，通过全连接层增强表示能力
   • 图片：feed_forward_network

🚀 应用场景

• 机器翻译：如 seq2seq_models 的进阶实现
• 文本生成：如 GPT 系列模型
• 图像处理：Vision Transformer (ViT) 等变体
• 时间序列预测：通过自注意力捕捉长期依赖

📚 学习资源

1. Transformer 论文原文
2. PyTorch 实现示例
3. 可视化教程

📷 图片：masking_techniques