transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理领域取得了巨大的成功。与传统的循环神经网络不同，Transformer通过并行计算来加速训练过程，并且能够捕捉长距离依赖关系。它由编码器和解码器两部分组成，每个部分都包含多个相同的层，每一层都由自注意力机制、前馈神经网络和层归一化组成。自注意力机制允许模型在同一序列中的不同位置之间进行交互，从而更好地理解语义信息。此外，Transformer还引入了位置编码来处理输入序列中的位置信息。总之，Transformer是一种强大的深度学习模型，为自然语言处理领域带来了革命性的变革。