Transformer原理

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要、语音识别等。它由编码器和解码器两部分组成，每个部分都由多个层级的自注意力和前馈神经网络组成。编码器将输入序列映射到一组隐藏表示，解码器则使用这些表示来生成输出序列。Transformer 的自注意力机制可以同时考虑输入序列中的所有位置，从而更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。