transformer是什么？

Transformer是一种于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它由Google在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了显著的突破。

Transformer模型的核心思想是自注意力机制（self-attention），它能够在输入序列中建立全局的依赖关系。传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长序列时存在信息传递不足或者计算效率低下的问题，而Transformer通过自注意力机制解决了这些问题。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器将输入序列映射为一系列高维向量表示，解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成目标序列。编码器和解码器都由多层的自注意力层和前馈神经网络层组成。

自注意力机制允许模型在生成每个输出时，根据输入序列中其他位置的信息进行加权计算，从而捕捉到全局的语义关系。这种机制使得Transformer能够并行计算，大大提高了训练和推理的效率。

总结一下，Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，用于处理自然语言处理和机器翻译等任务。它通过全局的依赖关系建立和并行计算，取得了显著的性能提升。

相关问题

transformer 是什么？

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的深度学习模型，由Google在2017年提出。它在自然语言处理领域广泛应用，可以用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer不需要考虑输入序列的顺序，可以并行计算，训练速度更快，且可以处理长序列信息。

Transformer 是什么？

Transformer 是一个基于注意力机制实现的神经网络架构，被广泛应用于自然语言处理领域，尤其是机器翻译任务。相对于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer 在一定程度上解决了长序列输入的问题，并取得了很好的效果。

Transformer 的核心思想是使用自注意力机制来处理输入序列，将每个输入与其他输入进行交互，从而实现对整个序列的全局信息建模。同时，为了进一步提高模型的效果，Transformer 还引入了残差连接和层归一化等技术。

在自然语言处理领域，Transformer 已经被广泛应用于机器翻译、文本生成、语言理解等任务，并取得了很好的效果。其中，最著名的应用就是 Google 发布的翻译模型——Google Neural Machine Translation (GNMT)。