给我一张transform架构的结构图

抱歉，作为语言模型，我不能生成图像，但我可以为您描述Transform架构的结构。

Transform架构是一种使用自注意力机制的神经网络模型，由Google在2017年提出，是自然语言处理中最先进的模型之一。它基于编码器-解码器架构，例如Seq2Seq模型，并利用编码器中的自注意力机制来模拟序列中不同位置之间的相互作用。

Transform架构由多个层组成，每个层都包含多个子层。最常用的Transform模型是基于它的变体Transformer-BERT和Transformer-GPT。它们包含以下主要结构：

1. 输入嵌入（Input Embedding）层：这一层将输入的文本序列嵌入到低维向量空间中，以便于神经网络进行处理。

2. 编码器（Encoder）层：编码器由多个相同的子层组成，每个子层包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。多头自注意力机制允许网络在处理输入序列时同时关注到不同的位置，从而捕捉输入序列的全局信息。

3. 解码器（Decoder）层：解码器也由多个相同的子层组成，每个子层包含一个多头自注意力机制、一个多头注意力机制和一个前馈神经网络。多头注意力机制允许网络在生成输出序列时关注到输入序列不同位置的信息，从而生成合适的输出序列。

4. 输出层：输出层将最后一个解码器层的输出映射回原始的词汇空间中，从而生成输出标记序列。

总的来说，Transform架构通过使用自注意力机制来捕捉输入序列中的关系，避免了传统序列模型中的时序限制。这使得它在处理自然语言任务时表现出色，例如语言翻译、文本摘要、问答系统等。