Transformer 原文

Transformer 是一种基于注意力机制的序列到序列模型，由 Vaswani 等人于 2017 年提出。它在自然语言处理任务中取得了很大的成功，尤其是在机器翻译领域。

传统的序列模型中，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），存在着信息传递受限、并行计算困难等问题。而 Transformer 采用了自注意力机制（self-attention）来解决这些问题。

自注意力机制允许模型在计算输出时，同时考虑输入序列中的所有位置。它通过计算每个位置与其他位置之间的关联度来为每个位置分配权重，从而实现对输入序列的全局关注。这使得 Transformer 能够在每个位置进行并行计算，极大地提升了计算效率。

Transformer 模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转化为一系列高维特征表示，解码器则根据这些特征表示生成目标序列。编码器和解码器都由多层堆叠的注意力机制和前馈神经网络组成。

除了机器翻译，Transformer 还在其他自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成果，如文本生成、摘要生成、问答系统等。它的出现引领了自然语言处理领域的发展，并成为了当前最先进的模型之一。

相关问题

transformer原文

抱歉，我无法提供Transformer的原文。但是，根据引用\[1\]中提到的李沐的论文逐段精读视频、引用\[2\]中提到的《动手学深度学习》的相关章节以及引用\[3\]中提到的BeBraveBeCurious同学的Transformer阅读笔记，你可以通过观看这些视频、阅读这些书籍和笔记来深入了解Transformer的原文内容。这些资源将为你提供关于Transformer的详细信息和理解。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer论文解读](https://blog.csdn.net/weixin_41352742/article/details/121926805)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【Transformer开山之作】Attention is all you need原文解读](https://blog.csdn.net/weixin_43427721/article/details/123871234)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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Transformer原文

Transformer是一种用于自然语言处理和其他序列任务的模型架构，由Vaswani等人在2017年提出。它引入了所谓的自注意力机制，并摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络结构。

自注意力机制允许模型在处理序列时直接考虑序列内部的依赖关系，而不需要依赖于固定大小的滑动窗口或者固定长度的上下文。这种机制使得Transformer能够并行计算，提高了训练和推理的效率。

Transformer的基本组成部分包括编码器和解码器。编码器将输入序列进行编码，生成一系列上下文相关的表示。解码器使用这些表示来生成输出序列。编码器和解码器都由多层的注意力机制和前馈神经网络组成。

在每一层的注意力机制中，输入序列被映射到查询、键和值的向量表示。通过计算查询与键之间的相似度得到注意力权重，然后使用权重对值进行加权求和，得到上下文相关的表示。这个过程可以进行多次，以获得多层次、多头的注意力机制。

除了自注意力机制，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术来缓解梯度消失和加速训练过程。

Transformer模型在机器翻译等任务上取得了优秀的性能，成为自然语言处理领域的重要突破。它的成功应用也促进了对于注意力机制和自注意力机制的深入研究和应用。