Transformer是什么?
时间: 2023-10-14 12:32:06 浏览: 55
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。
相关问题
Transformer 是什么?
Transformer 是一个基于注意力机制实现的神经网络架构,被广泛应用于自然语言处理领域,尤其是机器翻译任务。相对于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer 在一定程度上解决了长序列输入的问题,并取得了很好的效果。
Transformer 的核心思想是使用自注意力机制来处理输入序列,将每个输入与其他输入进行交互,从而实现对整个序列的全局信息建模。同时,为了进一步提高模型的效果,Transformer 还引入了残差连接和层归一化等技术。
在自然语言处理领域,Transformer 已经被广泛应用于机器翻译、文本生成、语言理解等任务,并取得了很好的效果。其中,最著名的应用就是 Google 发布的翻译模型——Google Neural Machine Translation (GNMT)。
transformer是什么?
Transformer是一种于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它由Google在2017年提出,并在机器翻译任务中取得了显著的突破。
Transformer模型的核心思想是自注意力机制(self-attention),它能够在输入序列中建立全局的依赖关系。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信息传递不足或者计算效率低下的问题,而Transformer通过自注意力机制解决了这些问题。
Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器将输入序列映射为一系列高维向量表示,解码器则根据编码器的输出和之前的预测结果生成目标序列。编码器和解码器都由多层的自注意力层和前馈神经网络层组成。
自注意力机制允许模型在生成每个输出时,根据输入序列中其他位置的信息进行加权计算,从而捕捉到全局的语义关系。这种机制使得Transformer能够并行计算,大大提高了训练和推理的效率。
总结一下,Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,用于处理自然语言处理和机器翻译等任务。它通过全局的依赖关系建立和并行计算,取得了显著的性能提升。
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