Transformer 深度学习教程

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、计算机视觉等领域有着广泛的应用。本教程将带你一步步了解 Transformer 的原理和应用。

简介

Transformer 模型由 Google 的 KEG 实验室在 2017 年提出，是自然语言处理领域的一个重要突破。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），采用自注意力机制来处理序列数据。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它允许模型在处理序列数据时，关注序列中任意位置的元素。这种机制使得模型能够捕捉到序列中长距离的依赖关系。

模型结构

Transformer 模型主要由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列编码成固定长度的向量，解码器则根据编码器的输出和前一个生成的词来预测下一个词。

应用

Transformer 模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：

• 机器翻译
• 文本摘要
• 问答系统
• 情感分析

代码示例

以下是一个简单的 Transformer 模型代码示例：

# Transformer 模型代码示例

扩展阅读

想了解更多关于 Transformer 的知识，可以阅读以下文章：

• Transformer 论文
• Transformer 源码

Transformer 模型结构图

希望这个教程能帮助你更好地理解 Transformer 模型。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言。