什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...
整个Transformer模型就是由多层这样的Encoder和Decoder堆叠而成,每一层都能捕获输入序列的不同层级抽象特征,从而实现高效且强大的序列到序列学习任务。
注意力机制是一种能够模拟人类视觉注意力的机制,它可以让模型在处理数据时,对重要的部分给予更多的关注。在Transformer模型中,注意力机制被用来捕捉序列数据中的依赖关系,特别是长距离的依赖关系。 Transformer模型有什么优点? - 并行计算:与RNN和CNN不同,Transformer模型可以并行处理所有的输入,这大大提高 ...