transformer 是什么？

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的深度学习模型，由Google在2017年提出。它在自然语言处理领域广泛应用，可以用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务。相比于传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer不需要考虑输入序列的顺序，可以并行计算，训练速度更快，且可以处理长序列信息。

相关问题

Transformer 是什么？

Transformer是一种神经网络模型，最初由谷歌团队提出，用于解决自然语言处理任务。它是BERT算法的核心部分，也是BERT的编码器部分。Transformer使用了Self-Attention机制，通过注意力机制有针对性地捕捉整个句子的信息。相比于传统的RNN模型，Transformer不依赖于序列的顺序，可以并行计算，因此在处理长文本时具有更好的效果。然而，Transformer也存在一个问题，即缺乏位置信息，无论句子的结构如何打乱，Transformer都会得到类似的结果，因此它被认为是一个功能更强大的词袋模型[^1]。

Transformer是什么？

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，由谷歌大脑团队于2017年提出。它在自然语言处理领域有很好的表现，被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务中。

Transformer的最大特点是使用了自注意力机制。传统的循环神经网络（RNN）在处理序列数据时需要按照时间顺序逐个进行计算，而Transformer则可以同时考虑整个序列。在自注意力机制中，每个输入元素都会与序列中的其他元素相互交互，以产生一组新的特征表示，从而更好地捕捉输入序列中元素之间的相互关系。此外，Transformer还采用了残差连接和层归一化等技术，以便更好地训练深层次的神经网络。

Transformer已经被广泛应用于自然语言处理领域，并取得了很好的效果。同时，它也在计算机视觉领域的一些任务中得到了应用。