Transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，主要应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成、问答系统等。它由编码器和解码器两部分组成，每个部分都由多个层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构优于传统的循环神经网络和卷积神经网络，因为它可以并行计算、更好地处理长序列、避免梯度消失和梯度爆炸问题。Transformer已经成为当前自然语言处理领域最先进的架构之一。

相关问题

Transformer 架构

Transformer 是一种深度学习架构，它是一种编码器 - 解码器架构，用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言模型。它的优势在于，它能够处理变长序列数据，并且不需要使用循环神经网络，这使得它在计算上比较高效。

Transformer 由一个编码器和一个解码器组成。编码器用于将输入序列编码为内部表示，解码器则用于将内部表示解码为输出序列。两者之间使用注意力机制进行交互，以便解码器可以在生成输出序列的同时参考输入序列。

Transformer 使用多头注意力机制来计算注意力权重，这使得它能够同时参考多个位置的信息。这是通过在输入序列上进行多次注意力计算来实现的，每次计算都使用不同的权重矩阵。这种方法使得 Transformer 更加灵活，能够更好地捕捉序列间的依赖关系。