transformer的特点有？

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，相比于传统的卷积神经网络(CNN)，它具有以下几个特点：
1. 可并行计算：Transformer中的自注意力机制可以并行计算，因此在处理长序列数据时具有更高的效率。
2. 长期依赖性建模：传统的RNN模型在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，而Transformer通过自注意力机制可以有效地建模长期依赖性。
3. 全局信息获取：传统的CNN模型在处理图像等数据时只能通过局部卷积获取信息，而Transformer可以通过全局的自注意力机制获取全局信息。
4. 适用于不定长序列：传统的RNN模型需要固定长度的输入序列，而Transformer可以处理不定长的序列数据。

相关问题

Transformer是什么？

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，由谷歌大脑团队于2017年提出。它在自然语言处理领域有很好的表现，被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务中。

Transformer的最大特点是使用了自注意力机制。传统的循环神经网络（RNN）在处理序列数据时需要按照时间顺序逐个进行计算，而Transformer则可以同时考虑整个序列。在自注意力机制中，每个输入元素都会与序列中的其他元素相互交互，以产生一组新的特征表示，从而更好地捕捉输入序列中元素之间的相互关系。此外，Transformer还采用了残差连接和层归一化等技术，以便更好地训练深层次的神经网络。

Transformer已经被广泛应用于自然语言处理领域，并取得了很好的效果。同时，它也在计算机视觉领域的一些任务中得到了应用。

Transformer是什么？如何简要对它下定义，突出其强大？

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络结构，由Google在2017年提出。它被广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成和文本分类等。

Transformer的强大之处在于它摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络，采用了自注意力机制，通过对输入序列中各个位置的信息进行加权计算，使得每个位置都能够与其他位置建立直接的联系，从而达到更好的建模效果。此外，Transformer也采用了多头注意力机制和残差连接等技术，进一步提高了模型的性能。同时，Transformer还可以通过预训练技术，在大规模数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，从而有效地提高模型的泛化能力。这些特点使得Transformer成为了自然语言处理领域中最重要的模型之一，也推动了整个领域的发展。