transformer模型是什么时候提出的
Transformer模型是在2017年由Google的研究团队提出的,发表在了论文《Attention Is All You Need》中。该模型基于自注意力机制,旨在解决传统序列模型中存在的长距离依赖问题。Transformer模型的提出对于自然语言处理领域的发展产生了重大影响,成为了许多自然语言处理任务中的基准模型。
Transformer模型是什么
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,最初由Google团队在2017年提出,被广泛应用于自然语言处理任务。传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在处理长序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题,而Transformer模型通过引入注意力机制,使得模型能够直接处理整个序列,避免了这些问题。
Transformer模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,其中编码器用于将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,解码器则根据这个向量表示生成目标序列。在编码器和解码器中都使用了多头自注意力机制和前向传播神经网络(Feed Forward Neural Network),使得模型能够充分考虑输入序列的上下文信息,并且能够处理不同位置之间的依赖关系。
transformer 模型是什么
Transformer 模型是一种用于自然语言处理的深度神经网络模型,最初由 Google 在 2017 年提出。它基于自注意力机制(self-attention),能够在不使用循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)的情况下,捕捉文本序列中的长程依赖关系,进而实现高效的语言建模和文本生成。Transformer 模型广泛应用于机器翻译、文本摘要、语音识别等自然语言处理任务中,取得了很好的效果。其中最著名的应用就是 Google 的翻译服务 Google Translate。