什么是Transformer结构

### 回答1：
Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络结构，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域中的各种任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。

Transformer结构的核心是多头注意力机制（Multi-Head Attention），它可以通过对输入序列中的不同位置进行加权聚合，从而更好地获取上下文信息。在Transformer结构中，还包含了残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）等技术，以解决深层神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。

通过使用Transformer结构，NLP任务的性能得到了大幅提升，成为了NLP领域的重要技术之一。

### 回答2：
Transformer结构是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务中的重要模型。它由Google在2017年提出，以解决传统的循环神经网络和卷积神经网络在处理长序列时的缺陷。

Transformer结构的核心思想是自注意力机制（self-attention），它能够对输入序列中的每个元素进行加权计算。这种加权计算将会使得模型更关注输入序列中相关的部分，从而更好地捕捉到序列中的语义信息。通过这种自注意力机制，Transformer能够同时考虑输入序列中的所有元素，而不像循环神经网络那样依赖于顺序处理。

Transformer结构由多个层组成，每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制允许模型在不同的“注意力头”上计算多个注意力权重，从而更好地获取序列之间的关系。前馈神经网络则用于进一步处理自注意力机制输出的表示。

除了自注意力机制和前馈神经网络，Transformer还引入了残差连接（residual connection）和层归一化（layer normalization）。残差连接可以使得模型更容易地学习到输入和输出之间的映射关系，而层归一化则能够加速训练过程并减少模型过拟合的风险。

Transformer结构的优点是能够并行地处理输入序列，从而加快计算速度。此外，它还能够处理不同长度的序列，并且对长距离依赖的建模效果较好。因此，Transformer在自然语言处理领域取得了重大突破，并成为了一种重要的模型结构。