头歌Transformer自注意力网络

Transformer是一种全自注意力网络，用于替代传统的RNN模型，解决了RNN无法并行计算的问题。它使用Self-Attention Layer来处理序列数据。在Self-Attention中，每个输入元素都可以与序列中的其他元素进行交互，从而捕捉到全局的上下文信息。通过对序列中的每个元素进行自注意力计算，Transformer可以同时处理整个序列，从而实现并行计算。这使得Transformer在生成长序列时更加高效。

除了Self-Attention，Transformer还引入了一种叫做“多头”注意力的机制，通过在不同的子空间中学习多个自注意力表示，进一步提升了模型的表达能力。此外，为了解决Self-Attention中词的顺序信息不重要的问题，Transformer还引入了位置编码，用于编码单词在序列中的位置信息。

总体而言，Transformer采用了Encoder-Decoder框架，在机器翻译等任务中表现出色。它不仅在自然语言处理领域得到广泛应用，还可以应用于图像处理等其他领域。