transformer的原理

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，它广泛应用于自然语言处理领域，尤其是机器翻译任务中。Transformer模型的核心思想是使用自注意力机制来建立输入序列和输出序列之间的映射关系，而无需使用循环或卷积等传统的序列模型。

具体来说，Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入序列映射为一组隐藏状态，解码器则将这些隐藏状态解码为输出序列。在编码器和解码器中都使用了多头自注意力机制和前馈神经网络，以捕捉输入序列和输出序列之间的复杂关系。

在自注意力机制中，每个输入单元都可以与序列中的所有其他单元进行交互，通过计算单元之间的相似性来确定它们之间的关系。这种交互性质使得Transformer模型能够更好地捕捉长距离依赖关系，从而在自然语言处理任务中取得了很好的效果。