深度学习transformer

深度学习中的Transformer是一种用于序列建模的架构，它在自然语言处理和机器翻译等任务中取得了很大的成功。Transformer通过使用注意力机制来建立输入序列与输出序列之间的长距离依赖关系，在处理长序列时表现出色。

Transformer模型的基本结构可以看作是工业界的风向标，目前在市场上有很大的应用空间。它采用了Encoder-Decoder的架构，其中编码器部分负责将输入序列映射到隐藏表示，而解码器部分则将隐藏表示映射到输出序列。

在Transformer架构中，编码器和解码器都由多层的自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制允许模型在处理输入序列时将注意力集中在不同的位置，从而捕捉到全局的语义信息。前馈神经网络则负责对输入的隐藏表示进行非线性变换。

总而言之，深度学习中的Transformer是一种用于序列建模的架构，它采用了编码器-解码器结构，并通过注意力机制来捕捉序列之间的依赖关系。它在自然语言处理等任务中具有广泛的应用前景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习-Transformer实战系列课程](https://download.csdn.net/download/muihoa/86656806)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [深度学习 Transformer架构解析](https://blog.csdn.net/mengxianglong123/article/details/126261479)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [深度学习-Transformer详解](https://blog.csdn.net/fzz97_/article/details/128905992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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