transformer是什么
时间: 2023-10-17 18:36:54 浏览: 23
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,用于处理序列到序列(seq2seq)的任务,如机器翻译、对话生成、文本摘要等。相对于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer可以处理更长的序列,并且不需要像RNN一样按时间顺序依次计算,可以并行计算,因此在处理大规模数据时具有更好的效率和性能。Transformer架构由Attention机制和Feed Forward网络两部分组成,其中Attention机制用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系,而Feed Forward网络则用于对Attention输出进行进一步的变换和组合。
相关问题
Transformer是什么
Transformer 是一种用于处理序列数据的深度学习模型,最初是由 Google 提出用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络(RNN)不同,Transformer 使用了一种称为自注意力机制(self-attention mechanism)的技术,能够在不考虑序列顺序的情况下对序列中的元素进行建模。
在自注意力机制中,模型可以根据输入序列中的所有元素来计算每个元素的权重,从而更好地捕捉序列中元素之间的关系。此外,Transformer 还使用了一种称为残差连接和层归一化的技术,可以有效避免深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题,从而提高了模型的训练效率和性能。
由于 Transformer 具有较强的建模能力和高效的训练方式,在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域都取得了重要的应用和研究成果。
transformer 是什么
Transformer 是一种电力设备,用于将电能从一个电路传输到另一个电路,同时保持电压水平。它由两个互相绕制的线圈组成,通过磁场相互作用来转换电能。Transformer 在电力系统中广泛应用,包括变压器、电感器和互感器等。它们可以将电压从高电压电路转换为低电压电路,或者反过来。Transformer 还可以用于隔离电路、调整电压、改变电流和提高功率因数。