transformer、

引用和引用[2]提到了Transformer模型，它是一种在自然语言处理(NLP)领域中非常流行的特征处理器。与传统的CNN和RNN神经网络不同，Transformer完全由Attention机制和前馈神经网络组成。Transformer最早起源于Google的一篇论文，并且Google还开源了一个基于TensorFlow的第三方库供人们使用。

Transformer的整体架构被称为Seq2Seq模型，其中使用了一种称为"self attention"的机制。"self attention"可以理解为模型对输入序列中的每个元素进行关注和权重分配，以便更好地捕捉输入之间的关系。相比之下，传统的RNN在处理序列信息时不容易进行并行计算。

在Transformer中，输入序列首先经过一个Encoder，然后再经过一个Decoder。Encoder负责将输入序列转换为一系列的隐藏表示，而Decoder则根据Encoder的输出和之前的预测结果来生成输出序列。在Decoder中，使用了一种称为Masked Multi-Head Attention的Attention模块，这是因为Decoder的输入过程是一个逐步进行的过程，必须先有一部分输入才能得到后面的输出。

总之，Transformer是一种使用Attention机制和前馈神经网络构成的特征处理器，用于处理序列数据，尤其在NLP领域中广泛应用。它的设计使得模型能够更好地处理序列之间的关系，并且具有较高的并行计算能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图解Transformer](https://download.csdn.net/download/weixin_38745434/15448408)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [变形金刚——Transformer入门刨析详解](https://blog.csdn.net/m0_67505927/article/details/123209347)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Transformer概述](https://blog.csdn.net/weixin_42756682/article/details/120923453)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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