transformer形象过程

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。它的形象过程可以简单描述为以下几个步骤：

1. 输入嵌入层：将输入的文本序列转换为向量表示，每个单词对应一个向量。

2. 自注意力层：通过计算每个单词与其他单词之间的相似度，来确定每个单词在上下文中的重要性，并生成一个加权向量表示。

3. 前馈神经网络层：对加权向量表示进行非线性变换，增强模型的表达能力。

4. 多层堆叠：将多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠在一起，形成一个深层的神经网络模型。

5. 输出层：将最后一个自注意力层的输出向量进行线性变换，得到最终的输出结果。