Transformer模型的结构图

Transformer 模型的结构图大致如下：

1. 输入层：将输入的句子中的每个词表示成一个向量，然后输入到 Transformer 模型中。

2. 词嵌入层：将输入层的向量作为输入，将每个词转化成一个更高维度的向量，以便模型可以更好地处理这些信息。

3. 编码器和解码器层：Transformer 模型的核心部分，它包含了若干个编码器和解码器层，负责将输入序列编码成一个稠密的向量表示，然后将这个向量解码成输出序列。

4. 输出层：将解码器层的输出转化成输出序列中的词的概率分布。

5. 注意力机制：在编码器和解码器层中，注意力机制负责根据当前输入和之前的输出计算出一个权重分布，表示当前输出需要关注哪些输入信息。

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transformer模型结构图

以下是Transformer模型的结构图：

graph LR
A[Input] --> B[Encoder]
B --> C[Decoder]
C --> D[Output]

其中，输入通过Encoder进行编码，然后传递给Decoder进行解码，最终输出结果。在Encoder和Decoder中，都使用了Self-Attention机制，使得模型可以并行化训练，同时也能够获取全局信息。

transformer的模型结构图

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。其模型结构图如下：


其中，Encoder由多个相同的层堆叠而成，每个层包含两个子层：Multi-Head Attention和Position-wise Feedforward Neural Networks。Decoder也由多个相同的层堆叠而成，每个层包含三个子层：Masked Multi-Head Attention、Multi-Head Attention和Position-wise Feedforward Neural Networks。