Tansformer

Tansformer是一种用于自然语言处理和计算机视觉任务的深度学习架构。它在处理序列数据时表现出色，并在许多应用中取得了重要的突破。Tansformer架构通过注意力机制来捕捉输入序列的全局依赖关系，并且不像循环神经网络那样依赖于顺序处理。这使得Tansformer能够并行地处理序列数据，提高了计算效率。

Tansformer包含了两个关键组件：Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器将输入序列转换为连续表示，而解码器则根据编码器的输出生成目标序列。Tansformer的核心是自注意力机制，它能够在输入序列中找到最相关的信息，并进行加权聚合。此外，Tansformer还引入了位置编码，用于为输入序列的不同位置提供信息。

关于Tansformer的实现，可以使用不同的方法来进行词嵌入。可以使用word2vec或者pytorch中的nn.Embedding实现词嵌入。其中nn.Embedding是一个预训练的词嵌入模型，可以在训练过程中对词嵌入进行改进。此外，Tansformer还可以使用位置编码来处理序列中单词的顺序信息。