transformer是什么技术?
时间: 2023-08-10 22:53:09 浏览: 84
Transformer 是一种基于注意力机制(attention mechanism)的深度学习模型,最初由 Google 在 2017 年提出,主要用于自然语言处理领域的任务,如机器翻译、文本分类、文本生成等。Transformer 采用了自注意力机制(self-attention)来处理序列数据,可以实现对序列中所有元素的全局建模,从而能够更好地捕捉长距离依赖关系。相比于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer 在并行计算和处理长序列方面具有更好的效率和表现。目前,Transformer 已经成为自然语言处理领域的重要技术,被广泛应用于各种任务中。
相关问题
Transformer模型是什么?
Transformer模型是一种革命性的深度学习模型,它在自然语言处理领域取得了显著的性能提升[^1]。该模型采用了自注意力机制,通过同时处理整个序列来提高处理效率和表现。除了自注意力机制外,Transformer模型还引入了残差连接和归一化技术,以加速模型训练并防止梯度消失。这些创新的技术使得Transformer模型在机器翻译、文本生成、情感分析等任务中表现出色。
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。