transformer通俗易懂解释一下

Transformer是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它通过自注意力机制来学习文本中的依赖关系，从而实现对语言的理解和生成。

简单来说，Transformer就像一个超级智能的“看门人”，它盯着大量的文本数据并试图理解它们之间的联系。它使用一种叫做自注意力机制（self-attention mechanism）的算法来评估文本中每个词对其他词的影响，并据此重新安排文本中的词序。通过这种方式，Transformer能够捕捉到文本数据中复杂的依赖关系，并生成更加自然和连贯的输出。

与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer采用的是无循环的结构，这意味着它不会像RNN那样受到序列长度的影响。此外，Transformer还采用了更大的词向量表示，这使得它能够捕捉到更多的语义信息。这些特点使得Transformer在处理长文本序列时表现出了优越的性能，成为了自然语言处理领域的一种重要工具。

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Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，最初用于自然语言处理任务，如机器翻译。如果您想了解Transformer模型，可以参考以下两篇推荐的文章：

1.《一文搞懂Transformer模型》

这篇文章对Transformer模型进行了详细的介绍，其中包括Transformer模型的核心组成部分：多头注意力机制、残差连接和Layer Normalization，同时还介绍了Transformer模型在机器翻译中的应用。

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221

通俗易懂讲解transformer

Transformer是一种用于自然语言处理的模型，它是一种基于编码器-解码器结构的模型。它的主要思想是利用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中的相关信息，同时避免了传统的循环神经网络中存在的梯度消失问题。

具体来讲，Transformer模型中包含了一个编码器和一个解码器。编码器首先将输入序列进行编码，并且利用自注意力机制来捕捉输入序列中的相关信息。然后，解码器利用编码器输出的信息以及一个目标序列来生成输出序列。在解码器中，同样也会使用自注意力机制，但是还会使用注意力机制（attention）来对编码器的输出进行加权汇总，以进一步提取与目标序列相关的信息。

总的来说，Transformer模型可以在不同的自然语言处理任务中得到广泛应用，例如机器翻译、文本分类和语言模型等。它的出现使得机器翻译的质量得到了大幅提升，同时也为其他自然语言处理任务的研究提供了新的思路和方法。