transformer原理介绍

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型，最初提出用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。其核心思想是将输入序列中的每个元素（如单词）都看作一个向量，然后通过计算每个向量与其他向量之间的相似度来计算权重，进而将这些向量加权求和，得到一个表示整个序列的向量，即上下文向量（context vector）。在此基础上，可以进一步进行各种下游任务的处理。

一个Transformer模型由多个编码器（encoder）和解码器（decoder）组成。编码器将输入序列中的每个元素向量作为输入，经过多层自注意力机制和前馈神经网络（feed-forward neural network）处理后，产生一个上下文向量序列作为输出。解码器则在此基础上进一步生成目标序列。

相较于传统的循环神经网络（recurrent neural network，RNN）和卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）等模型，Transformer具有并行计算能力、长期依赖关系建模能力和更好的泛化能力等优点，已经在自然语言处理领域取得了很多成功应用。