Transformer神经网络架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，主要用于处理序列到序列的任务，例如机器翻译、语言生成等。它主要由编码器和解码器两部分组成，每个部分都由多个层级组成。

在编码器中，每个层级包括多头自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制可以对输入序列中的每个位置进行关注，从而捕捉到序列中不同位置之间的依赖关系。前馈神经网络则是对每个位置的特征进行非线性变换。

在解码器中，每个层级包括多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。编码器-解码器注意力机制可以使解码器关注到编码器中对应位置的信息。解码器还可以使用自注意力机制来关注其自身的状态，以便在生成序列时捕捉到之前生成的部分的依赖关系。

Transformer架构通过使用自注意力机制来捕捉输入序列中的全局依赖关系，从而在序列到序列任务中实现了比以往更好的性能。