transformer用于新闻分类时，向量在各层的具体流动

当Transformer用于新闻分类时，输入的新闻文本首先被分割成一系列的标记（tokens），然后通过一个嵌入层（embedding layer）将每个标记转换为一个向量表示。这些向量表示被输入到Transformer的编码器层（encoder layers）中，其中每个编码器层都包含了多头自注意力机制（multi-head self-attention mechanism）和前馈神经网络（feedforward neural network）两个子层。

在自注意力机制中，每个标记的向量表示都被用于计算一个加权和，这个加权和被用于更新该标记的向量表示。具体来说，在第一个编码器层中，每个标记的向量表示被用于计算该标记与其他所有标记之间的相似度，然后根据相似度计算一个加权和，这个加权和被用于更新该标记的向量表示。在后续的编码器层中，这个过程会重复多次，每个编码器层都会根据前一层的输出来计算新的向量表示。

在前馈神经网络中，每个标记的向量表示被输入到一个全连接神经网络中，该神经网络会将向量表示转换为一个更高维度的向量，然后再将其转换回原始维度。这个过程会增加向量表示之间的非线性关系，从而提高模型的表达能力。

最后，经过多个编码器层的处理，每个标记的向量表示会包含该标记在整个新闻文本中所承载的全部信息。这些向量表示被输入到一个全连接层中，该层将向量表示转换为新闻分类的概率分布。