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。