transformer特征提取

Transformer是一种用于特征提取的模型，其结构在论文《Attention is All You Need》中被提出。Transformer由多个Transformer Block堆叠而成，其中Encoder框架和Decoder框架都是由Transformer Block组成。Transformer Block是Transformer的最关键部分，它取代了传统的LSTM和CNN结构作为特征提取器。在一般的特征提取任务中，我们主要关注Encoder中的Transformer。

Transformer在Encoder中的工作原理是通过自注意力机制来实现特征提取。自注意力机制可以帮助模型更好地理解输入序列中不同位置之间的关系和依赖关系。通过计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性得分，Transformer可以根据这些得分加权地融合不同位置的信息，从而得到更丰富的特征表示。同时，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术，有助于减轻梯度消失和加速模型收敛。

总之，Transformer是一种用于特征提取的模型，通过自注意力机制实现对输入序列的特征提取。它在自然语言处理等领域中取得了很大的成功，并被广泛应用于各种任务中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [三大特征提取器（RNN/CNN/Transformer）](https://blog.csdn.net/sinat_28916141/article/details/117807361)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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