Transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。它由Google的研究人员在2017年提出，并在2018年大规模使用。Transformer是由编码器和解码器组成的架构，其中编码器将输入序列编码为上下文向量，而解码器从上下文向量生成输出序列。Transformer的架构具有以下特点：

1. 自注意力机制：Transformer使用自注意力机制来计算输入序列中每个位置的相关性，以便更好地对序列进行编码和解码。

2. 多头注意力机制：Transformer使用多头注意力机制来扩大网络的表达能力。多头注意力机制可以学习不同方面的输入信息，并将它们组合起来以获得更好的表示。

3. 堆叠式编码器和解码器：Transformer使用多个编码器和解码器层来逐步提高模型的表达能力，使其能够处理更长的输入序列。

4. 残差连接和层归一化：Transformer使用残差连接和层归一化来加速训练和提高模型的表达能力。

总之，Transformer架构是一种高度优化的神经网络架构，用于处理自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类等。它在最近几年的自然语言处理研究中表现出了非常强的性能。