transformer模型是啥
时间: 2023-09-18 11:07:52 浏览: 42
Transformer 模型是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的神经网络模型,它是由 Google 在 2017 年提出的。相较于之前的 RNN 和 LSTM 等序列模型,Transformer 通过注意力机制解决了长序列训练和生成时的效率和准确性问题,在机器翻译、文本摘要和对话生成等任务上取得了较好的效果。
相关问题
Transformer模型是啥
Transformer模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型,由Google在2017年提出。它基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)来实现序列到序列的建模,能够在不需要循环或卷积的情况下,直接对输入序列进行并行计算,从而大大提高了效率。Transformer模型在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中都取得了很好的效果,被广泛应用于自然语言处理领域。
什么是transformer模型
Transformer模型是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它于2017年由Google的研究人员提出,并在机器翻译任务中取得了显著的突破。
Transformer模型的核心思想是完全基于自注意力机制(self-attention)来进行序列建模。传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在处理长序列时存在一定的局限性,而Transformer模型通过自注意力机制可以同时考虑输入序列中的所有位置信息,从而更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。
Transformer模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器负责将输入序列转换为一系列高维表示,解码器则根据编码器的输出逐步生成目标序列。编码器和解码器都由多个相同结构的层堆叠而成,每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。
在自注意力机制中,每个位置的表示会根据其他位置的表示进行加权组合,从而得到一个综合的表示。这种加权组合是通过计算查询(query)、键(key)和值(value)之间的相似度来实现的。通过多头机制,Transformer模型可以学习到不同的注意力权重,从而更好地捕捉不同方面的语义信息。
除了自注意力机制,Transformer模型还引入了残差连接和层归一化等技术,以加快训练速度和提高模型性能。