深度学习模型 Transformer

Transformer 是一种深度学习模型，最初被提出用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。Transformers 采用了自注意力机制（self-attention），它允许模型在输入序列中寻找相关性，同时避免了传统的循环神经网络（RNN）中的梯度消失问题。这使得 Transformer 能够更好地处理长序列，并且可以并行计算，从而加速训练过程。

在 Transformer 中，输入序列和输出序列都被表示为向量序列，每个向量都称为“嵌入”（embedding）。这些嵌入通过多层 Transformer 模型进行处理，其中每个层都包含自注意力和前向网络。自注意力机制允许模型注意到输入序列中不同位置之间的关系，而前向网络则将这些关系转换为模型的输出。

在自然语言处理领域中，Transformer 已经被证明是一种非常有效的模型，在各种任务中都取得了最新的最佳结果，如语言建模、问答、文本摘要、文本分类和情感分析等。除了自然语言处理领域，Transformer 还被广泛应用于计算机视觉和语音识别等领域。

相关问题

transformer深度学习模型

可以回答这个问题。Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，被广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译、文本生成等任务。它的优点是能够处理长文本序列，同时避免了传统的循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。

Transformer架构的深度学习模型

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，主要用于序列到序列的任务，如机器翻译、语言生成等。它由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入序列映射到一个高维特征空间中，解码器将编码器的输出映射到目标序列空间中。Transformer 模型的核心是自注意力机制，它允许模型在不同位置上关注输入序列的不同部分，从而优化序列中的信息流动。Transformer 还采用了残差连接和层归一化等技术，使得模型的训练更加稳定。