Transformer架构是什么

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络架构，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、语言建模等。它由谷歌研究员提出，通过引入自注意力机制，能够在不使用循环神经网络（RNNs）的情况下，更高效地处理序列数据。Transformer架构主要由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入序列转换为一系列特征向量，解码器则将这些向量转换为输出序列。Transformer架构已被证明在自然语言处理和语音识别等领域中具有出色的表现。

相关问题

transformer架构是什么

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，于2017年由Google提出，用于解决自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译、文本生成等。

Transformer网络的核心是“自注意力机制”（Self-Attention Mechanism），这种机制可以在不引入RNN或CNN的情况下，直接对输入序列中的每个元素进行建模。具体来说，自注意力机制会计算每个输入元素与其它所有元素之间的相似度，从而将这些元素融合成一个向量表示。这种“自注意力”机制的好处在于，它可以捕捉输入序列中每个元素之间的关系，而不受输入序列长度的限制。

Transformer网络采用了编码器-解码器结构，其中编码器将输入序列转换为一系列向量表示，解码器则使用这些向量表示来生成输出序列。Transformer网络的优点在于，它可以并行计算每个输入元素的表示，从而大大加快了模型训练的速度，并且它可以更好地处理长文本输入。因此，Transformer架构已成为当前自然语言处理领域的主流模型之一。

Transformer架构是什么?

Transformer架构是一种用于自然语言处理的神经网络架构，它是由Google在2017年提出的。它使用了自注意力机制来处理输入序列，可以在不需要循环或卷积的情况下实现对序列的编码和解码。Transformer架构已经被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等自然语言处理任务中。