Transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初由Google团队提出，目的是用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。

Transformer的主要特点是使用了自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，而不需要像传统的循环神经网络或卷积神经网络那样需要固定的窗口大小或固定的循环长度。这使得Transformer能够更好地处理长文本序列。

Transformer架构主要由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入序列中的每个词嵌入到一个向量空间中，然后使用多头自注意力机制和前馈神经网络对这些向量进行编码。解码器则使用类似的方式将目标序列中的每个词嵌入到向量空间中，并使用编码器的输出来预测下一个词。

Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术，以加速训练和提高模型的性能。此外，Transformer还使用了位置编码来表示输入序列中每个词的位置信息，以便在自注意力机制中考虑到词的顺序信息。