Transformer Architecture

Transformer是一种深度学习模型架构，最初由Google的研究人员提出，用于处理序列数据，特别是在自然语言处理任务中取得了巨大成功。

Transformer的核心思想是使用自注意力机制（self-attention mechanism）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力机制能够计算序列中每个位置与其他位置的相关性，从而灵活地对不同位置的信息进行加权融合。

在Transformer中，输入序列首先通过一层编码器（encoder）进行编码，然后再经过多层编码器进行逐层的表示学习。每个编码器层都由多头自注意力机制和前馈神经网络组成，这样能够抓住不同粒度的语义信息。

在自注意力机制中，输入序列被划分为多个注意力头（attention head），每个头都会计算出一个注意力分布。这些分布通过加权平均汇总为最终的编码结果。多头机制使得模型能够在不同的注意力空间中学习到不同的特征，增强了模型的表达能力。

除了编码器层，Transformer还包括一个解码器（decoder）层。解码器与编码器类似，但在自注意力机制中加入了另一个注意力机制，用于对编码器层的输出进行进一步的自注意力计算。这种结构使得Transformer在机器翻译等序列生成任务中表现出色。

总的来说，Transformer通过引入自注意力机制和多头机制，能够更好地建模序列数据中的长距离依赖关系，取得了在自然语言处理等任务中的突破性成果。