transformer算法

Transformer算法是一种用于自然语言处理领域的神经网络模型。它由Vaswani等人在2017年提出，并通过引入self-attention机制来解决传统循环神经网络中存在的长距离依赖和信息丢失的问题。在Transformer中，输入经过一系列的编码器和解码器层进行处理，其中编码器将输入序列转换为一系列高维的特征表示，而解码器则基于这些特征表示生成输出序列。

在Transformer中，自注意力机制被广泛应用。它通过计算输入序列中不同位置之间的关联性，来获取每个位置的上下文信息。具体而言，自注意力机制会对输入序列中的每个位置计算一个权重向量，从而将注意力集中在与当前位置相关的其他位置上。这样，模型可以更好地理解输入序列的全局关系。

另外，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术，以加速训练过程并提高模型性能。通过残差连接，模型可以更好地捕捉输入和输出之间的差异，而层归一化则有助于缓解梯度消失和梯度爆炸的问题。

总而言之，Transformer算法通过引入self-attention机制，改变了传统序列模型的设计思路，取得了在机器翻译、文本生成等任务上的优秀表现。