transformer结构示意图

抱歉，我目前无法提供图片或图形示意图。但是，我可以简要地描述transformer的结构。

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，由“编码器”和“解码器”组成。下面是Transformer的结构示意图：

输入 -> 编码器 -> 解码器 -> 输出

编码器和解码器均由多个层堆叠而成。每个层都由一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络组成。

在自注意力机制中，输入序列通过三个线性变换得到查询（query），键（key）和值（value）的表示。然后，将查询与键进行点积操作，并进行归一化处理，得到注意力权重。最后，将注意力权重与值进行加权求和得到表示。

在编码器中，输入序列被传入多个编码层，每个编码层包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。在每个子层之间会使用残差连接和层归一化来保持信息的流动。

在解码器中，除了编码器的自注意力子层和前馈神经网络子层之外，还有一个额外的编码器-解码器注意力子层。这个子层用于对编码器的输出进行注意力操作，以便解码器可以关注输入序列的相关信息。

最后，解码器的输出经过一个线性变换和Softmax函数，生成最终的输出序列。