Transformer流程解析

Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，主要用于处理序列数据。它的核心组件包括编码器和解码器，以及多头自注意力机制、位置编码和残差连接等。在编码器中，输入序列通过多头自注意力层和前馈神经网络层进行处理，得到上下文表示；同时，位置编码被添加到输入序列中，以保留序列的顺序信息。在解码器中，目标序列首先通过多头自注意力层和前馈神经网络层进行处理，得到初始输出；然后，通过多头自注意力层和前馈神经网络层不断更新输出，直到生成完整的目标序列。Transformer具有并行计算能力强、长距离依赖建模效果好等优点，已在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。