transformer序列

Transformer序列是一种基于自注意力机制的序列模型，由Google在2017年提出，用于解决自然语言处理中的各种任务，如机器翻译、文本分类、问答系统等。它通过多层堆叠的自注意力和前馈神经网络层来对输入序列进行编码和解码，具有较好的并行性和可扩展性。

在Transformer序列中，输入序列首先通过一个嵌入层将每个词转换为一个向量表示，然后经过多层自注意力和前馈神经网络层进行编码和解码。其中，自注意力机制可以帮助模型更好地理解输入序列中不同位置之间的关系，从而更好地捕捉上下文信息。

与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer序列不需要按顺序处理输入序列，因此可以并行计算，大大提高了训练速度。此外，Transformer序列还引入了残差连接和层归一化等技术，使得模型更加稳定和易于训练。