transformer memba

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成和语言理解等。它由Vaswani等人在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了很好的效果。

Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention），它能够对输入序列中的不同位置进行加权处理，从而捕捉到序列中不同位置之间的依赖关系。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，加速了训练过程。

Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维特征表示，解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成目标序列。编码器和解码器都由多层的自注意力层和前馈神经网络层组成。

在Transformer模型中，每个输入序列的位置都会被嵌入为一个向量，这样模型可以区分不同位置的信息。自注意力机制通过计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性得到一个权重矩阵，然后将输入序列与权重矩阵相乘得到加权后的表示。这样，模型可以根据输入序列中不同位置的重要性来调整特征表示。