Transformer什么意思

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，用于处理序列到序列（sequence-to-sequence）的任务，如机器翻译。它由两个主要部分组成，即Transformer Encoder和Transformer Decoder。Transformer Encoder用于将输入序列编码为一系列特征向量，而Transformer Decoder则将这些特征向量解码为输出序列。在训练和测试过程中，Transformer Decoder的输入是目标序列的一部分（称为解码器输入），而输出是目标序列的下一个标记（称为解码器输出）。在训练时，解码器的输入包含了目标序列的真实标记，而在测试时，解码器的输入只包含先前生成的标记。通过使用自注意力机制和前馈神经网络，Transformer能够捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而提高序列到序列任务的性能。

相关问题

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Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类等。它由“编码器”和“解码器”两部分组成，每个部分都由多个自注意力层和前馈神经网络层组成。Transformer的主要优势是能够捕捉输入序列中的上下文关系，从而在处理自然语言任务时取得了很好的效果。

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Transformer 是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络架构，最初用于自然语言处理领域的机器翻译任务。它在处理序列数据时能够捕捉全局上下文信息，具有较好的性能和效率，因此在语言模型的训练中被广泛使用。Transformer 的核心思想是利用自注意力机制来计算序列中每个元素与其他元素之间的关系，从而完成编码和解码过程。相比于传统的循环神经网络（RNN），Transformer 能够并行计算，加速训练和推理速度。