Transformer架构，是什么

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。