transformer 结构

Transformer结构是一种用于自然语言处理的神经网络架构。它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列（例如句子）编码为一系列隐藏表示，而解码器则根据编码器的输出和先前的输出来生成目标序列（例如翻译的句子）。Transformer的核心是自注意力机制（Self-Attention），它允许模型在处理输入时同时关注到输入序列的不同部分，从而捕捉到更丰富的上下文信息。

自注意力机制通过计算输入序列中每个位置的注意力权重来实现。这些权重表示了每个位置对其他位置的重要程度，从而在编码器和解码器的不同层之间传递信息。在Transformer中，自注意力机制被称为多头注意力（Multi-Head Attention），通过并行计算多个注意力头来获得不同的表示能力。

除了自注意力机制，Transformer中还包含了前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）层，用于对每个位置的隐藏表示进行非线性变换。

总结来说，Transformer结构通过编码器和解码器的组合，以及自注意力机制和前馈神经网络的使用，实现了在自然语言处理任务中取得出色效果的能力。