transformer思维导图

抱歉，我无法在这里直接展示思维导图。但我可以向你介绍Transformer的主要思想。

Transformer是一种用于自然语言处理任务的神经网络架构，它由Google在2017年提出。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer使用了一种名为“自注意力机制”（self-attention mechanism）的技术，来处理输入序列中各个位置之间的依赖关系。

具体来说，Transformer包含了编码器和解码器两个部分，并且采用了多头自注意力机制（multi-head self-attention）、残差连接（residual connections）和层归一化（layer normalization）等技术来提高模型的性能。

在编码器中，输入序列经过多轮自注意力机制和前馈神经网络（feedforward neural network）的处理，得到了一系列表示。这些表示可以用于各种下游任务，如文本分类、机器翻译等。

在解码器中，目标序列的每个位置都可以通过对编码器输出进行自注意力机制和编码器-解码器注意力机制（encoder-decoder attention）的处理，来生成相应的输出序列。

总之，Transformer是一种非常重要的神经网络架构，它在自然语言处理领域取得了巨大的成功，并且也被广泛应用于其他领域。