transformer idea

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初被提出用于自然语言处理任务，如机器翻译。它的主要思想是将输入序列中的每个元素（例如单词）映射到一个高维空间中，然后通过自注意力机制来计算每个元素与其他元素之间的关系，从而生成一个新的表示。这个新的表示可以被用于下游任务，如文本分类、命名实体识别等。Transformer的成功启示了人们对于自注意力机制的重视，也促进了自然语言处理领域的发展。除了自然语言处理，Transformer也被应用于计算机视觉领域，如图像分类、目标检测等任务。引用、、中的代码实现了不同的Transformer变体，可以供研究者们参考和使用。