transformer原理图示

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。下面是Transformer的原理图示：

输入序列 --> 编码器 --> 解码器 --> 输出序列

Transformer由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入序列转换为一个高维表示，解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成输出序列。

编码器由多个相同的层堆叠而成，每个层包含两个子层：多头自注意力机制和前馈神经网络。多头自注意力机制能够对输入序列中的不同位置进行关注，从而捕捉到全局的语义信息。前馈神经网络则对每个位置的表示进行非线性变换。

解码器也由多个相同的层堆叠而成，除了编码器的两个子层外，解码器还包含一个多头注意力机制。多头注意力机制用于对编码器的输出和之前的预测结果进行关注，以便生成下一个位置的输出。

Transformer通过使用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，避免了传统的循环神经网络中存在的梯度消失和梯度爆炸问题。同时，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术来加速训练和提高模型性能。