Transformer架构,是什么
时间: 2023-12-20 21:31:29 浏览: 29
Transformer架构是一种用于序列到序列学习的神经网络架构,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成等。它是由Google于2017年提出的,被广泛应用于自然语言处理领域。Transformer架构的主要思想是使用注意力机制来学习序列之间的依赖关系,避免了传统的循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸的问题。它由编码器和解码器两部分组成,每个部分都由多个相同的层堆叠而成。在编码器中,每一层都由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。在解码器中,每一层都由多头自注意力机制、多头注意力机制和前馈神经网络组成。Transformer架构在自然语言处理任务中取得了很好的效果,尤其是在机器翻译任务中,远远超过了传统的基于循环神经网络的方法。
相关问题
transformer架构是什么
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,于2017年由Google提出,用于解决自然语言处理任务,如文本分类、机器翻译、文本生成等。
Transformer网络的核心是“自注意力机制”(Self-Attention Mechanism),这种机制可以在不引入RNN或CNN的情况下,直接对输入序列中的每个元素进行建模。具体来说,自注意力机制会计算每个输入元素与其它所有元素之间的相似度,从而将这些元素融合成一个向量表示。这种“自注意力”机制的好处在于,它可以捕捉输入序列中每个元素之间的关系,而不受输入序列长度的限制。
Transformer网络采用了编码器-解码器结构,其中编码器将输入序列转换为一系列向量表示,解码器则使用这些向量表示来生成输出序列。Transformer网络的优点在于,它可以并行计算每个输入元素的表示,从而大大加快了模型训练的速度,并且它可以更好地处理长文本输入。因此,Transformer架构已成为当前自然语言处理领域的主流模型之一。
Transformer架构是什么
Transformer架构是一种深度学习架构,用于自然语言处理任务,如机器翻译、问答系统和文本生成。它由Google在2017年提出,其核心思想是利用自注意力机制来处理输入序列,从而避免了传统的循环神经网络和卷积神经网络中存在的顺序依赖和局限性。Transformer架构由编码器和解码器两部分组成,每个部分由多个层级组成,每个层级包含多头自注意力机制和全连接神经网络。在机器翻译任务中,编码器将源语言的序列转换为隐藏表示,解码器则利用这些隐藏表示生成目标语言的序列。Transformer架构在自然语言处理任务中取得了很好的效果,成为了很多应用的首选模型。