transformer解释

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理序列数据，如自然语言处理中的文本。它由Google在2017年提出，并在机器翻译任务中取得了极高的性能。

相比于传统的循环神经网络（RNN），Transformer能够并行计算，加快了训练速度。它通过多头自注意力机制，能够在一个序列中同时捕捉到不同位置之间的关系，从而更好地理解序列数据。

Transformer的核心是由多个编码器和解码器组成的模型结构，其中编码器将输入序列映射为一系列向量，解码器则将这些向量转换为输出序列。在训练过程中，Transformer使用自回归的方式进行预测，即每次预测一个序列元素时，都基于之前的预测结果。

总的来说，Transformer是一种高效且强大的序列模型，被广泛应用于自然语言处理、语音识别和图像处理等领域。