transformer的网络结构图

Transformer 网络结构图如下所示：

输入数据 -> Encoder 层（多头自注意力机制 + 前馈神经网络） -> Decoder 层（多头自注意力机制 + 多头注意力机制 + 前馈神经网络） -> 输出数据

其中，Encoder 层和 Decoder 层都由多个堆叠的子层组成，每个子层都有一个残差连接和一个层归一化操作。Encoder 层和 Decoder 层之间还有一个额外的注意力机制，用于在 Decoder 层中选择 Encoder 层的信息。在每个子层中，多头注意力机制和前馈神经网络都被用来处理输入数据。在多头注意力机制中，输入数据被分成多个头，每个头都执行自注意力计算。在前馈神经网络中，输入数据被传递到一个全连接神经网络中进行处理。