Transformer

Transformer，又称为自注意力机制网络，是一种基于注意力机制的深度学习模型。它最初是由Google在2017年提出的，用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言模型预训练。

Transformer的核心思想是使用自注意力机制来捕捉输入序列中的信息，并且不需要使用循环神经网络或卷积神经网络来建模序列中的依赖关系。这使得Transformer能够并行化计算，从而加快训练速度。

Transformer的架构包含了编码器和解码器两部分，其中编码器用于将输入序列编码成一个上下文向量，而解码器则用于生成输出序列。在机器翻译任务中，编码器将源语言序列编码为一个向量表示，解码器则使用该向量表示来生成目标语言序列。

Transformer已经在自然语言处理任务中取得了非常好的表现，成为了一种非常流行的模型。同时，Transformer的思想也被应用到其他领域，如图像生成和视频分析等。