Transformer原文

Transformer是一种用于自然语言处理和其他序列任务的模型架构，由Vaswani等人在2017年提出。它引入了所谓的自注意力机制，并摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络结构。

自注意力机制允许模型在处理序列时直接考虑序列内部的依赖关系，而不需要依赖于固定大小的滑动窗口或者固定长度的上下文。这种机制使得Transformer能够并行计算，提高了训练和推理的效率。

Transformer的基本组成部分包括编码器和解码器。编码器将输入序列进行编码，生成一系列上下文相关的表示。解码器使用这些表示来生成输出序列。编码器和解码器都由多层的注意力机制和前馈神经网络组成。

在每一层的注意力机制中，输入序列被映射到查询、键和值的向量表示。通过计算查询与键之间的相似度得到注意力权重，然后使用权重对值进行加权求和，得到上下文相关的表示。这个过程可以进行多次，以获得多层次、多头的注意力机制。

除了自注意力机制，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术来缓解梯度消失和加速训练过程。

Transformer模型在机器翻译等任务上取得了优秀的性能，成为自然语言处理领域的重要突破。它的成功应用也促进了对于注意力机制和自注意力机制的深入研究和应用。