Transformer架构

Transformer是一种用于序列到序列（seq2seq）学习的深度学习模型架构，用于处理自然语言处理任务，如机器翻译、语音识别和文本摘要等。它由Google Brain团队于2017年提出，是一种基于注意力机制（Attention Mechanism）的模型。

Transformer模型主要由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入序列转换为一个隐藏状态表示，解码器则将该隐藏状态表示转换为对应的输出序列。在Transformer中，编码器和解码器都由多个相同的层级（Transformer层）堆叠而成。

每个Transformer层都包含了一个自注意力机制（Self-Attention Mechanism）和两个全连接层。自注意力机制可以在不同位置上计算输入序列的注意力权重，以强化模型对序列中不同位置的理解。全连接层则可以对输入序列进行非线性变换。

Transformer架构的优点是可以并行计算，加快了训练速度，同时它也比循环神经网络（RNN）更适合处理长序列数据。这使得它成为了自然语言处理领域的重要模型，被广泛应用于机器翻译、文本摘要和对话生成等任务中。

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。