transformer 介绍

Transformer是一种“编码器-解码器”架构，由编码器和解码器组成。编码器和解码器都是由多个层叠加而成的，每个层都包含多头自注意力和基于位置的前馈神经网络。在编码器中，输入序列经过词嵌入表示和位置信息加工后，通过多头自注意力层生成新的向量，并与输入序列进行残差连接和层归一化。然后，将结果输入到基于位置的前馈神经网络中进行变换，并再次进行残差连接和层归一化。这个过程重复多次。解码器接收编码器的输出向量，并根据已生成的序列逐步生成下一个字符，直到生成完整的序列。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [Transformer简介](https://blog.csdn.net/qq_44733706/article/details/129009545)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

transformer介绍

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由Vaswani等人在2017年提出，用于序列到序列的任务，如机器翻译。相较于传统的循环神经网络（如LSTM或GRU），Transformer具有以下创新之处：

1. 自注意力机制（Self-Attention）：传统的循环神经网络在处理序列时需要按顺序逐个处理输入，但自注意力机制能够同时考虑所有位置之间的关系，无需按顺序处理。这使得Transformer能够更好地捕捉长距离依赖关系。

2. 多头注意力机制（Multi-Head Attention）：Transformer引入了多个注意力头，通过在不同的表示子空间中进行注意力计算，可以捕捉不同层次和角度的信息。

3. 位置编码（Positional Encoding）：为了在输入序列中保留位置信息，Transformer使用了位置编码技术，将位置信息嵌入到输入表示中。

4. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Networks）：Transformer中还包含了两个全连接层，用于对每个位置的表示进行非线性变换。

由于上述创新设计，Transformer在机器翻译等序列到序列任务中取得了很好的效果，并且成为了自然语言处理领域的重要模型。它不仅能够处理文本数据，还可以应用于其他领域的序列数据建模问题。

Transformer介绍

Transformer是一种用于序列到序列学习的深度学习模型，被广泛应用于自然语言处理任务中，例如机器翻译、文本摘要、对话生成等任务。

相比于传统的循环神经网络（RNN）模型，Transformer使用了自注意力机制（Self-Attention）来建模序列中间的依赖关系，避免了RNN中存在的梯度消失问题，还能够并行计算，大大加速了训练速度。

Transformer模型由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列映射为一系列向量表示，解码器则根据这些向量表示生成目标序列。在训练过程中，Transformer采用了序列到序列的方式，即将输入序列作为编码器的输入，将输出序列作为解码器的输入，同时使用注意力机制来对编码器和解码器之间的隐藏状态进行对齐。

Transformer模型的成功应用在自然语言处理领域，为研究者们提供了更加高效、准确的处理文本数据的方法。