transformer程序

transformer程序是指使用Transformer模型进行机器学习任务的代码实现。Transformer是一种用于处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。具体而言，Transformer模型由编码器和解码器组成，每个模块都由多个注意力机制和前馈神经网络组成。编码器将输入序列转换为高级特征表示，而解码器则使用这些特征来生成目标序列。在训练过程中，Transformer使用自注意力机制来捕捉输入序列中的依赖关系，并通过位置编码来保留序列中的顺序信息。此外，Transformer还使用了遮掩技术，如编码器和解码器的遮掩使模型只能看到当前位置之前的信息，以便进行逐步生成目标序列。通过这些机制，Transformer模型在处理序列数据时具有较好的性能和灵活性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [动图图解Transformer及其工程领域应用（NLP外）](https://blog.csdn.net/qq_23981335/article/details/106657818)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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