如何理解Transformer
时间: 2023-10-14 13:01:32 浏览: 47
回答: Transformer是一种著名的深度学习模型,最初被用于机器翻译任务,后来发展成为在自然语言处理、计算机视觉和语音处理等领域中广泛应用的模型。Transformer的核心思想是使用注意力机制来处理输入序列的各个位置之间的关系,而不像传统的循环神经网络需要依次处理序列。注意力机制允许Transformer模型在不同位置之间建立联系并学习序列中的依赖关系。Transformer模型由多个编码器和解码器层组成,其中编码器用于将输入序列进行编码,解码器用于生成输出序列。在编码器和解码器中,注意力机制被广泛应用,以便将不同位置的信息进行交互和整合。此外,Transformer还引入了多头注意力机制和前馈神经网络,以提高模型的表达能力。Transformer的出现极大地促进了深度学习模型的发展,并在各种任务上取得了出色的性能。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [关于Transformer一些自己的理解](https://blog.csdn.net/lihaiyuan_0324/article/details/131860316)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Transformer理解](https://blog.csdn.net/weixin_42111770/article/details/120812334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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