transformer架构

Transformer是一种用于处理序列数据的神经网络架构，最初被提出用于机器翻译任务。它的核心思想是利用自注意力机制（self-attention）来计算序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现更好的序列建模与处理。

Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入序列映射到一系列向量表示，解码器则以这些向量作为起点，生成目标语言的输出序列。

在Transformer中，每个编码器和解码器层都由多头自注意力机制和全连接神经网络组成。自注意力机制能够在不同位置之间建立关系，全连接神经网络能够对每个位置的向量进行非线性变换，从而更好地捕捉序列中的信息。

总体来说，Transformer架构具有高效、灵活、可扩展等优点，已经被广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像处理等领域。

相关问题

Transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，主要应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成、问答系统等。它由编码器和解码器两部分组成，每个部分都由多个层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构优于传统的循环神经网络和卷积神经网络，因为它可以并行计算、更好地处理长序列、避免梯度消失和梯度爆炸问题。Transformer已经成为当前自然语言处理领域最先进的架构之一。

Transformer 架构

Transformer 是一种深度学习架构，它是一种编码器 - 解码器架构，用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言模型。它的优势在于，它能够处理变长序列数据，并且不需要使用循环神经网络，这使得它在计算上比较高效。

Transformer 由一个编码器和一个解码器组成。编码器用于将输入序列编码为内部表示，解码器则用于将内部表示解码为输出序列。两者之间使用注意力机制进行交互，以便解码器可以在生成输出序列的同时参考输入序列。

Transformer 使用多头注意力机制来计算注意力权重，这使得它能够同时参考多个位置的信息。这是通过在输入序列上进行多次注意力计算来实现的，每次计算都使用不同的权重矩阵。这种方法使得 Transformer 更加灵活，能够更好地捕捉序列间的依赖关系。