Transformer模型图

我可以为您描述Transformer模型的基本结构，但由于文本环境的限制，无法绘制图形。下面是Transformer模型的基本结构：

1. 编码器（Encoder）：
- 输入嵌入层（Input Embedding）：将输入序列中的单词或符号转换为向量表示。
- 位置编码层（Positional Encoding）：为输入序列中的每个位置添加位置信息。
- 自注意力层（Self-Attention Layer）：计算每个位置与其他位置之间的依赖关系。
- 前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）：对每个位置的表示进行非线性变换。
- 编码器堆叠（Encoder Stacking）：将多个自注意力层和前馈神经网络层堆叠起来，提高建模能力。

2. 解码器（Decoder）：
- 目标嵌入层（Target Embedding）：将目标序列中的单词或符号转换为向量表示。
- 位置编码层（Positional Encoding）：为目标序列中的每个位置添加位置信息。
- 自注意力层（Self-Attention Layer）：计算每个位置与其他位置之间的依赖关系。
- 编码-解码注意力层（Encoder-Decoder Attention Layer）：将编码器的输出与解码器当前位置的表示结合起来。
- 前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）：对每个位置的表示进行非线性变换。
- 解码器堆叠（Decoder Stacking）：将多个自注意力层、编码-解码注意力层和前馈神经网络层堆叠起来，提高建模能力。

以上是Transformer模型的基本结构，通过多个编码器和解码器层的堆叠，Transformer能够同时捕捉输入序列和目标序列中的信息，并生成准确的输出。