什么是Transformer架构

Transformer架构是一种基于自注意力机制的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理任务中，如语言模型、机器翻译、文本生成等。它不同于传统的卷积神经网络和循环神经网络，使用了自注意力机制来处理不同位置的输入序列，能够更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系。Transformer架构最早是由Google在2017年提出，被应用于机器翻译任务，并在该任务上取得了很好的效果。

相关问题

什么是Transformer 架构

Transformer架构是一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型架构，由Google在2017年提出。它在机器翻译任务中取得了巨大的成功，并被广泛应用于其他NLP任务，如文本分类、命名实体识别等。

Transformer架构的核心思想是使用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。相比于传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer能够并行计算，加快了训练速度。

Transformer架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维特征表示，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

自注意力机制允许模型在计算特征表示时，根据输入序列中不同位置的重要性进行加权。通过学习不同位置之间的依赖关系，Transformer能够更好地捕捉长距离依赖关系，提高了模型的性能。

总结一下，Transformer架构是一种基于自注意力机制的深度学习模型架构，用于处理自然语言处理任务。它具有并行计算的优势，并能够捕捉长距离依赖关系。

什么是Transformer架构？

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，最初由Google在2017年提出，并被广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、问答系统、文本摘要等领域。相较于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer能够更好地处理长文本序列，同时具有更好的并行计算能力。

Transformer架构主要由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入的文本序列映射为一系列隐藏状态，而解码器则通过自注意力机制和编码器的输出来生成目标文本序列。在Transformer架构中，注意力机制用于计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相互关系，并赋予不同位置不同的重要性权重，从而更好地捕捉上下文信息。