Transformer通俗讲解

Transformer是一种编码器-解码器网络架构的模型，最早用于机器翻译等任务。它的主要特点是使用了自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，而不像传统的循环神经网络（RNN）需要依次处理序列中的每个元素。这使得Transformer能够并行计算，加快了训练和推理的速度。

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系列高维表示，而解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成目标序列。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。

自注意力机制允许模型在计算每个位置的表示时，同时考虑到输入序列中的其他位置。通过计算每个位置与其他位置的相关性得分，模型可以根据这些相关性来加权聚合输入序列的信息。这种机制使得模型能够更好地捕捉长距离依赖关系，提高了模型的性能。

总结来说，Transformer是一种基于自注意力机制的编码器-解码器网络架构，它在机器翻译等任务中取得了很好的效果，并逐渐在计算机视觉领域中流行起来。