transformer编码器是什么

Transformer编码器是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型。它是由Google在2017年提出的，被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中。

Transformer编码器的核心是自注意力机制（self-attention），它能够在输入序列中建立全局的依赖关系。相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer能够并行计算，加快了训练速度。

Transformer编码器由多个相同的层堆叠而成，每个层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制能够学习到输入序列中不同位置之间的依赖关系，而前馈神经网络则对每个位置的特征进行非线性变换。

通过堆叠多个编码器层，Transformer能够逐渐提取输入序列中的语义信息，并生成一个高维表示向量。这个向量可以用于后续的任务，如机器翻译中的解码或问答系统中的答案生成。