Transformer的中文解释是什么

Transformer是一种基于注意力机制的神经模型，用于处理序列数据，特别是在自然语言处理任务中表现出色它由Vaswani等人在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了显著的突破。

Transformer的中文解释为“变形器”，它的核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，而不需要使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer由编码器和解码器组成，每个部分都由多个相同的层堆叠而成。

编码器将输入序列映射为一系列高维向量表示，每个向量表示输入序列中的一个位置。解码器则根据编码器的输出和之前生成的部分目标序列，逐步生成下一个目标序列的元素。

Transformer的关键之处在于自注意力机制，它允许模型在生成每个输出元素时，根据输入序列中所有位置的信息进行加权计算。这种全局的注意力机制使得Transformer能够更好地捕捉长距离依赖关系，并且具有较好的并行计算性能。