transformer 新闻
时间: 2023-08-22 12:08:11 浏览: 118
Transformer是一个Seq2seq模型,包括一个Encoder和一个Decoder。它常被用于机器翻译任务,比如将英语句子翻译成德语句子。在2017年,Google提出了Transformer模型,使用Self-Attention结构代替了传统的RNN网络结构,并在实验中证明了Transformer在效果上的优势。该模型包括嵌入层、Transformer块、全局平均池化层、Dropout层、全连接层和输出层。最后的输出层使用softmax激活函数来输出分类结果。
总的来说,Transformer是一种强大的模型,可以应用于多种自然语言处理任务,包括机器翻译和文本分类等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于Transformer实现文本分类(Keras/TensorFlow)](https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/129053748)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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