Transformer核心组件介绍

Transformer是一种深度学习模型，广泛应用于自然语言处理领域。其核心组件主要包括输入嵌入层、位置编码、自注意力层和多层感知机层。输入嵌入层负责将输入的文本序列转换成词向量表示；位置编码用于表示文本序列中词语的位置信息；自注意力层能够捕捉词语之间的长期依赖关系；多层感知机层用于融合不同层次的信息，并在输出端生成预测结果。这些组件协同工作，共同完成对输入文本的处理和预测任务。