自编码器transformer

自编码器Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它最初被设计用于无监督的数据生成任务，如图像、文本等的压缩和重构。在传统的自编码器中，输入数据经过编码器转换成潜在的表示（编码），然后这个表示再通过解码器还原成原始数据。而在Transformer自编码器中，编码器和解码器都是由多层自注意力机制和前馈神经网络组成，这使得模型能够处理变长序列，并捕捉到全局上下文信息。

它的核心优势在于，由于Transformer采用了自注意力机制，能够在编码阶段捕获整个序列之间的依赖关系，而不是像RNN那样顺序处理，这大大提高了模型并行性和效率。此外，Transformer还包括了位置编码，帮助模型理解序列元素的相对顺序。

训练时，自编码器Transformer通常的目标是最小化重构误差，即输入和输出之间的差异，从而在无标签数据上学习数据的内在结构和特征。