transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于处理序列到序列（seq2seq）的任务，比如机器翻译、文本摘要、语音识别等。其主要由编码器和解码器两个部分组成。

编码器将输入的序列（比如一句话）转换为一系列向量，每个向量代表输入序列中的一个单词或符号。编码器中的每个单元都注意到输入序列中的所有单词，并计算出每个单词对于输出序列的贡献。

解码器接收编码器的输出向量序列，并根据这些向量生成输出序列。解码器中的每个单元也注意到输入序列中的所有单词，并计算出每个单词对于输出序列的贡献。

Transformer架构采用了多头自注意力机制，使得每个单元可以关注输入序列中的不同部分，从而更好地捕捉其语义信息。此外，Transformer还采用了残差连接和层归一化等技术，加速了训练过程，并提高了模型的准确性。

相关问题

Transformer架构

Transformer架构是一种用于处理序列数据的深度学习模型架构，广泛应用于自然语言处理任务中。它在2017年被提出，并在机器翻译任务中取得了很大的成功。

Transformer架构的核心思想是自注意力机制（self-attention mechanism），它能够有效地捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力机制通过计算每个位置与其他位置之间的相对重要性来对输入进行加权聚合，从而产生上下文表示。这种机制使得模型能够同时考虑整个输入序列的上下文信息，而不仅仅是局部或固定窗口的上下文。

Transformer架构由编码器（encoder）和解码器（decoder）组成。编码器负责将输入序列编码成上下文表示，而解码器则利用编码器的输出和自注意力机制来生成输出序列。

Transformer架构的优点包括并行计算的能力、对长距离依赖关系的建模能力以及有效地处理输入序列的能力。这使得它成为处理自然语言处理任务的有力工具，如机器翻译、文本生成、对话系统等。

transformer 架构

Transformer架构是一种用于自然语言处理和机器翻译任务的神经网络模型。它是由Google的Vaswani等人在2017年提出的一篇论文《Attention Is All You Need》中引入的。Transformer采用了注意力机制（attention mechanism）来实现输入序列和输出序列之间的关联建模，相比传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer具有更好的并行性，能够处理更长的输入序列，并且能够捕捉更全局的上下文信息。

Transformer架构由编码器（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，解码器负责根据编码器的输出生成目标序列。在编码器和解码器的每个层中，Transformer使用自注意力机制来计算注意力权重，从而对输入序列中的不同位置进行加权聚合，以获得更准确的表示。此外，Transformer还引入了残差连接和层归一化机制来加强模型的训练和泛化能力。

Transformer架构的核心思想是通过多头自注意力机制和前馈神经网络层来实现序列间的关联建模。多头自注意力机制可以同时关注不同位置的信息，从而更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。前馈神经网络层则负责对特征进行非线性变换和映射。通过堆叠多个编码器和解码器层，Transformer能够逐层地提取高层次的语义信息，并生成准确的输出序列。

总之，Transformer架构是一种基于注意力机制的神经网络模型，用于解决自然语言处理和机器翻译等任务。它通过编码器和解码器的组合来实现序列间的关联建模，并通过多头自注意力机制和前馈神经网络层来提取和转换特征。Transformer架构在自然语言处理领域取得了重大突破，并成为了工业界的风向标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer(二)--论文理解：transformer 结构详解](https://blog.csdn.net/nocml/article/details/110920221)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [深度学习 Transformer架构解析](https://blog.csdn.net/mengxianglong123/article/details/126261479)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]