Transformer架构的基本原理和特征是什么？

Transformer架构是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，最早由Vaswani等人在2017年提出。它在机器翻译任务中取得了很大的成功，并且被广泛应用于其他自然语言处理任务中。

Transformer架构的基本原理是通过自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer能够并行计算，加快了训练速度。

Transformer架构的特征包括：
1. 自注意力机制：Transformer使用自注意力机制来计算输入序列中每个位置的表示，通过对不同位置之间的依赖关系进行建模，能够更好地捕捉上下文信息。
2. 多头注意力机制：为了进一步提高模型的表达能力，Transformer引入了多头注意力机制，将自注意力机制应用多次，并将不同头的注意力结果进行拼接。
3. 编码器-解码器结构：Transformer通常由编码器和解码器两部分组成。编码器用于将输入序列编码成一个固定长度的表示，解码器则根据编码器的输出和目标序列生成对应的输出序列。
4. 位置编码：为了保留输入序列的位置信息，Transformer引入了位置编码，将位置信息与词向量相加，以便模型能够区分不同位置的词。
5. 前馈神经网络：Transformer中还包括前馈神经网络，用于对每个位置的表示进行非线性变换。