Transformer神经网络

Transformer是一种用于处理序列数据的神经网络模型，最初被提出用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言生成。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer采用了全新的架构，不需要像RNN那样处理时序信息，也不需要像CNN那样处理局部信息。Transformer中最关键的部分是self-attention机制，它可以将输入序列中的每个元素与所有其他元素进行交互，以获取更全局的上下文信息。因此，Transformer在处理长序列时表现更好，同时也更易于并行计算，训练速度更快。Transformer已经被广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像生成等领域，并且取得了很多优秀的结果。