transformer示意图

Transformer是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它使用了自注意力机制来处理输入序列。Transformer的示意图主要包括编码器和解码器两部分。编码器将输入序列映射到一系列隐藏状态，解码器则使用这些隐藏状态来生成输出序列。在编码器和解码器中，自注意力机制被用来计算输入序列中每个位置的重要性，并将这些重要性用于计算隐藏状态。Transformer的示意图可以通过引用和中的链接进行查看。

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transformer结构示意图

抱歉，我目前无法提供图片或图形示意图。但是，我可以简要地描述transformer的结构。

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，由“编码器”和“解码器”组成。下面是Transformer的结构示意图：

输入 -> 编码器 -> 解码器 -> 输出

编码器和解码器均由多个层堆叠而成。每个层都由一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络组成。

在自注意力机制中，输入序列通过三个线性变换得到查询（query），键（key）和值（value）的表示。然后，将查询与键进行点积操作，并进行归一化处理，得到注意力权重。最后，将注意力权重与值进行加权求和得到表示。

在编码器中，输入序列被传入多个编码层，每个编码层包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。在每个子层之间会使用残差连接和层归一化来保持信息的流动。

在解码器中，除了编码器的自注意力子层和前馈神经网络子层之外，还有一个额外的编码器-解码器注意力子层。这个子层用于对编码器的输出进行注意力操作，以便解码器可以关注输入序列的相关信息。

最后，解码器的输出经过一个线性变换和Softmax函数，生成最终的输出序列。

Transformer原理示意图

下面是一个Transformer的原理示意图：


Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，主要用于自然语言处理任务。它的核心是多头注意力机制，能够同时关注输入序列中的不同位置，从而捕捉输入序列之间的依赖关系。

在上图中，输入序列经过Embedding层转换为向量表示，然后通过多个Encoder层进行处理。每个Encoder层由两部分组成：多头注意力机制和前向神经网络。多头注意力机制用于计算输入序列中不同位置之间的权重，前向神经网络用于对每个位置的向量进行非线性变换。每个Encoder层的输出作为下一个Encoder层的输入，最终输出的向量表示可用于各种自然语言处理任务。