transformer神经网络公式解读

Transformer神经网络是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它是由Google在2017年提出的。它的核心是自注意力机制，可以将输入序列中的每个元素与其它元素进行交互，从而实现对序列的建模。Transformer神经网络的公式包括多头注意力机制、残差连接和层归一化等，这些公式的详细解读可以参考相关的论文和教程。