transformer模型分类

Transformer是一个用于序列到序列学习的模型，最初用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。Transformer模型通过自注意力机制（self-attention）来建模序列中不同位置之间的依赖关系，并且可以并行处理整个序列，因此在处理长序列时具有优势。

在分类任务中，我们可以将输入序列作为模型的输入，通过多层Transformer编码器进行特征提取，最后将提取到的特征送入全连接层进行分类。这种模型通常被称为Transformer Encoder，相较于基于循环神经网络的模型，它具有更好的并行性和更短的训练时间。