Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初由Google在2017年提出，用于自然语言处理领域中的序列到序列（Seq2Seq）任务。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer通过多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）来处理输入序列，可以在不考虑输入序列顺序的情况下将其编码成一组向量，称为“上下文向量”（context vector），然后再通过解码器进行解码。Transformer的优点是可以并行处理输入序列，因此在处理长序列任务时比传统的RNN更高效。

除了在自然语言处理领域中的应用，Transformer也被用于计算机视觉领域中的任务，如图像生成和目标检测等。其中，Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer的计算机视觉模型，它将图像分割成一组小的图像块，并通过多头自注意力机制对它们进行编码。ViT已经在多个计算机视觉任务中取得了很好的表现。

相关问题

TransformER

TransformER是一个基于Transformer模型的实体关系抽取器。它是由CSDN开发的C知道团队开发的，旨在从文本中自动提取实体和它们之间的关系。

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。TransformER利用Transformer模型的强大表达能力，能够对输入文本进行编码，并学习到实体之间的关系。

TransformER的工作流程如下：
1. 输入文本预处理：将输入文本进行分词、词性标注等预处理操作。
2. 实体识别：使用命名实体识别技术，识别出文本中的实体，如人名、地名、组织机构等。
3. 关系抽取：通过Transformer模型对输入文本进行编码，学习到实体之间的关系。
4. 输出结果：将抽取到的实体和关系进行整理和展示。

TransformER在许多实际应用中具有广泛的应用，如信息抽取、问答系统、知识图谱构建等。它能够帮助用户从大量文本中快速准确地提取出有用的信息。

transformER

transformER 是一个深度学习模型，用于自然语言处理任务，特别是文本生成和文本转换任务。它基于变压器（Transformer）架构，该架构在许多自然语言处理任务中表现出色。transformER 可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成、代码生成等多个应用。

transformER 模型拥有大量的参数和层次结构，可以从大规模的预训练数据中学习语言的语法和语义知识。然后，通过微调（fine-tuning）模型，可以将其应用于具体的任务。transformER 模型通常使用的是自监督学习的方法，即通过自动生成目标文本来训练模型。

相比较传统的基于规则或统计的方法，transformER 在许多任务上取得了更好的性能。它能够捕捉长距离依赖关系、语义信息和上下文，并生成更加准确和流畅的文本。通过使用预训练的 transformER 模型，我们可以避免从头开始训练模型，节省了大量的时间和计算资源。