Transformer代码解释一下

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型，在自然语言处理领域中表现出色。其主要思想是利用自注意力机制来对输入的序列进行编码，并且在解码过程中也同样使用自注意力机制来进行解码，从而实现对序列的复杂映射关系。Transformer 模型由多个编码器和解码器堆叠而成，每个编码器和解码器都有多个自注意力层和全连接层组成，其中自注意力层用于对序列进行编码和解码，而全连接层则用于将编码和解码的结果映射到同一空间内进行后续操作。除了自注意力机制之外，Transformer 还利用了残差连接、层归一化等技术来优化模型，使其具有更好的性能和稳定性。