transfomer架构

Transformer 架构是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它是由 Google 在 2017 年提出的。它使用了自注意力机制来处理输入序列，能够在不使用循环神经网络的情况下实现对长序列的建模。Transformer 架构已经被广泛应用于机器翻译、文本生成等领域。

相关问题

Transformer 架构

Transformer 是一种深度学习架构，它是一种编码器 - 解码器架构，用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言模型。它的优势在于，它能够处理变长序列数据，并且不需要使用循环神经网络，这使得它在计算上比较高效。

Transformer 由一个编码器和一个解码器组成。编码器用于将输入序列编码为内部表示，解码器则用于将内部表示解码为输出序列。两者之间使用注意力机制进行交互，以便解码器可以在生成输出序列的同时参考输入序列。

Transformer 使用多头注意力机制来计算注意力权重，这使得它能够同时参考多个位置的信息。这是通过在输入序列上进行多次注意力计算来实现的，每次计算都使用不同的权重矩阵。这种方法使得 Transformer 更加灵活，能够更好地捕捉序列间的依赖关系。

Transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。它由Google的研究人员在2017年提出，并在2018年大规模使用。Transformer是由编码器和解码器组成的架构，其中编码器将输入序列编码为上下文向量，而解码器从上下文向量生成输出序列。Transformer的架构具有以下特点：

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相关性，以便更好地对序列进行编码和解码。

2. 多头注意力机制：Transformer使用多头注意力机制来扩大网络的表达能力。多头注意力机制可以学习不同方面的输入信息，并将它们组合起来以获得更好的表示。

3. 堆叠式编码器和解码器：Transformer使用多个编码器和解码器层来逐步提高模型的表达能力，使其能够处理更长的输入序列。

4. 残差连接和层归一化：Transformer使用残差连接和层归一化来加速训练和提高模型的表达能力。

总之，Transformer架构是一种高度优化的神经网络架构，用于处理自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类等。它在最近几年的自然语言处理研究中表现出了非常强的性能。