Transformer架构原理

Transformer架构原理是一种基于自注意力机制的神经网络结构，用于自然语言处理任务。它由编码器和解码器两部分组成，通过多层堆叠的自注意力机制来捕捉输入序列之间的关系，从而达到更好的序列建模效果。其原理是通过查询、键、值三个向量来计算当前单词与其他单词的上下文关系，然后再把这些信息传递到下一层继续计算。这种方式避免了传统的循环神经网络中存在的长期依赖问题，同时能够更好地处理长文本信息。