Transformer模型 思维导图

Transformer学习思维导图 Transformer模型是一种深度学习模型，主要用于自然语言处理和计算机视觉等领域。它基于注意力机制和自注意力机制进行特征提取和序列建模。该模型主要包括编码器和解码器两部分，编码器用于提取输入序列的特征信息，解码器用于生成输出序列。在Transformer模型中，通过自注意力机制实现特征提取，并对每个输入元素进行加权求和以得到输出。此外，该模型还采用了多层感知器、残差连接、归一化层等结构，以提高模型的泛化能力和训练效率。Transformer模型的优势在于其并行计算能力，可以显著提高训练速度。同时，该模型在许多自然语言处理任务中表现优异，如机器翻译、情感分析、文本摘要等。