transformer表征
时间: 2023-09-09 18:06:22 浏览: 207
transformer
Transformer 是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的深度学习模型。它的核心是自注意力机制(Self-Attention),它允许模型在处理序列输入时能够有效地捕捉到输入中各个位置之间的关系。
Transformer 模型由编码器和解码器组成。编码器将输入序列进行编码,生成一个抽象的表征(representation)。解码器使用编码器的输出以及之前生成的部分序列来生成最终的输出序列。
编码器和解码器都由多个层堆叠而成,每个层都由两个子层组成:多头自注意力机制和前馈神经网络。在自注意力机制中,模型可以同时关注输入序列中不同位置的信息,从而更好地捕捉到序列中的上下文相关性。前馈神经网络用于对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。
Transformer 的表征能力强大,能够在多种自然语言处理任务中取得优秀的表现,例如机器翻译、文本摘要、语言生成等。它具有并行计算能力,使得训练和推理过程更加高效。因此,Transformer 表征成为了自然语言处理领域的重要工具之一。
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