tf

TF（Transformer）是一种基于自注意力机制的深度学习模型，被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。它的核心思想是通过将输入序列中的每个元素都与其他元素进行关联，从而捕捉到序列中的长距离依赖关系。与传统的循环神经网络不同，Transformer使用了并行化的计算方式，大大提高了训练效率。此外，Transformer还具有可扩展性和通用性，可以应用于各种任务和数据集。近年来，基于Transformer的模型在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域取得了显著的成果，成为深度学习领域的研究热点之一。