transformer 在机器学习中什么意思

Transformer 是一种用于自然语言处理领域的深度学习模型，它由谷歌首次提出并在 2017 年正式发布。与传统的循环神经网络 (RNN) 不同，Transformer 利用自注意力机制 (self-attention) 来实现输入序列的编码和解码，能够有效地解决长序列处理的问题。

Transformer 有两大模块：Encoder 和 Decoder。Encoder 将输入序列进行编码，将每个词汇向量表示为一组高维向量，在输入序列中所有的词汇向量之间建立关联，并在最终输出一个连续的向量，用于下游分类任务的特征提取；Decoder 使用类似的方式对输出序列进行解码，将前文 Encoder 得到的向量作为初始状态，用于生成下一个单词，直到生成完整的目标语言长序列。

Transformer 模型在机器翻译、文本摘要、对话系统、语音识别等领域都有广泛的应用。它具有很强的并行化能力，使得训练速度大大提高，并且可以处理更长的序列，提高了自然语言处理的效率和准确性。因此，Transformer 成为了自然语言处理领域中的重要技术。