Transformer Nlp
时间: 2023-10-25 14:29:45 浏览: 36
Transformer是一种用于自然语言处理(NLP)任务的模型架构。它是一种基于注意力机制的神经网络模型,最初被提出用于机器翻译任务。Transformer模型的核心是由多层编码器和解码器组成的结构。
Transformer模型的优势在于它能够有效地捕捉输入序列中不同位置的上下文信息,并且能够并行处理输入序列。这是因为Transformer使用了自注意力机制,允许模型在编码和解码过程中同时关注输入序列中的不同单词。这种并行性和注意力机制的使用使得Transformer在处理长文本和大规模数据时具有优势。
总体而言,Transformer模型遵循了编码器-解码器的结构,并且使用注意力机制来建模输入序列中的相关信息。在学习Transformer之前,了解注意力机制的工作原理是非常重要的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [NLP之Transformer](https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article/details/123363880)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Transformer介绍及架构解析](https://blog.csdn.net/sinat_28015305/article/details/109384223)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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