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。

相关问题

transformer的中文名称

Transformer的中文名称是变压器。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [chatGTP的全称Chat Generative Pre-trained Transformer](https://blog.csdn.net/yijiaobani/article/details/129006886)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [什么是Transformer模型？如何解释Transformer模型？](https://blog.csdn.net/m0_74693860/article/details/131376707)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

transformer keras

Transformers是一种基于自注意力机制的神经网络模型，已经取代了循环神经网络（RNNs）在自然语言处理（NLP）领域的主导地位。在计算机视觉领域，Dosovitskiy等人将Transformer模型迁移到了图像分类任务中，并进行了一些改进，使其适应于视觉任务。这就是Vision Transformer（ViT）模型。ViT模型的结构与传统的Transformer模型类似，但在输出层上使用了全连接层来进行分类。你可以在论文"Vision Transformers for Remote Sensing Image Classification"中找到ViT模型的详细结构。

Transformer是一个多层的编码器-解码器架构，用于处理序列到序列的任务。整个Transformer模型可以分为编码器和解码器两部分。编码器将输入序列映射到一组高维向量表示，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。你可以参考论文中的图例来更好地理解Transformer模型的整体结构。

关于Transformer模型的论文，原始论文标题是"Attention Is All You Need"，你可以在论文中找到详细的介绍和解释。如果需要更易理解的中文翻译版本，你可以查阅"Transformer 模型详解"。

需要注意的是，Transformer模型相比于之前的Seq2seq模型具有一些优点和不足之处。其中的优点之一是去除了定长编码瓶颈，使得信息可以无损地从编码器传递到解码器。然而，与Transformer相比，采用GRU等传统模型仍然存在计算瓶颈，并行度较低，只有编码器和解码器之间存在注意力机制。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Keras构建用于分类任务的Transformer（Vision Transformer/VIT）](https://blog.csdn.net/QAQIknow/article/details/119963986)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Keras（三十三）Transformer模型总体架构和理论](https://blog.csdn.net/TFATS/article/details/117991769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]