Transformer模型是什么
时间: 2023-11-14 15:00:26 浏览: 142
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,最初由Google团队在2017年提出,被广泛应用于自然语言处理任务。传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在处理长序列数据时会出现梯度消失或梯度爆炸的问题,而Transformer模型通过引入注意力机制,使得模型能够直接处理整个序列,避免了这些问题。
Transformer模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成,其中编码器用于将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,解码器则根据这个向量表示生成目标序列。在编码器和解码器中都使用了多头自注意力机制和前向传播神经网络(Feed Forward Neural Network),使得模型能够充分考虑输入序列的上下文信息,并且能够处理不同位置之间的依赖关系。
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