transformer机器翻译

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络模型，被广泛应用于机器翻译任务。它由Google公司在2017年提出，并在机器翻译任务上取得了显著的成果。

传统的神经机器翻译模型（如循环神经网络）在处理长句子时存在信息衰减和顺序建模困难的问题。而Transformer通过引入自注意力机制，使得模型能够同时处理输入序列中的不同位置，从而更好地捕捉长距离依赖关系。

Transformer模型由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成。编码器负责将源语言句子编码为一个表示，解码器则利用该表示生成目标语言句子。

编码器和解码器都是由多层的自注意力层和前馈神经网络层（feed-forward neural network layer）组成。自注意力层用于计算输入序列中每个位置与其他位置之间的依赖关系，从而得到一个上下文相关的表示。前馈神经网络层则用于对每个位置的表示进行非线性变换。

在训练过程中，Transformer使用了注意力机制来对编码器和解码器的不同层之间进行信息传递。通过最大化目标语言句子的概率，模型可以学习到输入与输出之间的对应关系，从而实现机器翻译任务。

总的来说，Transformer模型通过引入自注意力机制，克服了传统神经机器翻译模型的一些问题，取得了较好的翻译效果。它也被广泛应用于其他自然语言处理任务中，如文本摘要、问答系统等。