transformer机器翻译模型的工作流程

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，用于语言翻译、语音识别、图像处理等领域。其工作流程如下：

1.输入嵌入：将输入的源语言和目标语言分别转化为向量表示，并进行嵌入操作，将离散的词语映射到连续的向量空间中。

2.编码器：通过多层的编码器网络对输入进行处理，每一层包含多头自注意力机制和前馈神经网络，可以学习到不同层次的语义信息。

3.解码器：将编码器产生的语义信息传递给解码器，解码器负责生成目标语言的翻译结果。类似于编码器，解码器也是多层的网络结构，包含多头自注意力机制和注意力机制，以及一个前馈神经网络。

4.注意力机制：在编码器和解码器之间进行信息交互的时候，通过注意力机制来计算不同位置之间的关联性，使得模型可以更加准确地进行翻译。

5.输出层：最后一层解码器的输出层将生成目标语言单词的概率分布，通过对这些概率进行排序选择最终的翻译结果。