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Transformer是一种用于自然语言处理任务的重要神经网络架构。它最初是由Vaswani等人在2017年提出的并在机器翻译任务中取得了显著的突破。
传统的循环神经网络RNN在处理长距离依赖性时存在困难而Transformer则通过引入自注意力机制Self-Attention来解决这个问题。
Transformer的核心思想是将输入序列映射到多个表示子空间多头注意力中以便在每个子空间中独立地计算注意力。自注意力机制使得Transformer能够同时关注输入序列中的所有位置而不像传统的序列模型那样依赖于逐个位置的处理。
Transformer还使用了残差连接和层归一化这些技术有助于提高模型的训练效果和表达能力。此外Transformer还使用了位置编码来捕捉输入序列的位置信息。
Transformer在机器翻译、文本生成、问答系统等自然语言处理任务上取得了很好的效果并且逐渐成为该领域的主流模型。它的高效并行计算特性也使得它易于扩展到大规模的训练数据和模型规模。
总结起来Transformer作为一种基于自注意力机制的神经网络架构通过并行计算和多头注意力的设计能够有效处理自然语言处理任务中的长距离依赖性并取得了很好的效果。
