tranformer 是什么

Transformer 是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，最初被提出用于自然语言处理任务，如机器翻译。它在深度学习领域取得了巨大的成功，并且被广泛应用于各种任务，包括语言生成、文本分类、问答系统等。

与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer 不依赖于序列的顺序信息，而是使用自注意力机制来同时考虑序列中的所有位置。这使得它能够捕捉长距离的依赖关系，从而提高了模型的性能。

Transformer 由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器将输入序列进行编码并生成一系列隐藏表示，解码器根据这些隐藏表示生成输出序列。每个编码器和解码器层都由多个注意力机制和前馈神经网络组成，通过堆叠多个层来构建深层网络。

Transformer 的创新之处在于引入了自注意力机制，它能够根据输入序列中的每个位置来计算该位置与其他位置的重要性，从而实现更好的建模能力。此外，Transformer 还引入了残差连接和层归一化等技术，有助于训练更深的网络模型。

总之，Transformer 是一种强大的神经网络模型，它在自然语言处理和其他序列任务中取得了显著的成果。