请和我介绍一下transformer架构的深度学习模型

Transformer是一种深度学习模型，它由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络不同，Transformer使用了注意力机制来处理序列数据。这种模型被广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、语音识别和文本分类。

Transformer包含两个重要的模块：编码器和解码器。编码器负责将输入序列转换为内部表示，而解码器负责将内部表示转换为输出序列。这两个模块均使用多头注意力机制来计算注意力权重，从而使模型能够关注输入序列中的特定位置。

总的来说，Transformer是一种高效的深度学习模型，能够在序列数据上实现出色的性能。