Transformer架構(gòu)是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它摒棄了傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）結(jié)構(gòu)轨帜，而是采用了自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism）來處理序列數(shù)據(jù)费尽。Transformer架構(gòu)主要由以下幾個(gè)部分組成：
輸入層：輸入層負(fù)責(zé)將輸入的文本序列轉(zhuǎn)換為模型可以處理的格式帽撑。這通常涉及到將文本轉(zhuǎn)換為詞元序列褒搔，并添加位置編碼（Positional Encoding）來捕獲序列中的順序信息。
編碼器和解碼器：編碼器和解碼器是Transformer架構(gòu)的兩個(gè)主要部分恳啥。編碼器由多層Transformer層組成偏灿，負(fù)責(zé)將輸入序列轉(zhuǎn)換為固定大小的向量表示。解碼器也由多層Transformer層組成钝的，負(fù)責(zé)生成輸出序列翁垂。
自注意力機(jī)制：自注意力機(jī)制是Transformer的核心創(chuàng)新點(diǎn)，它允許模型在處理序列中的每個(gè)元素時(shí)扁藕，考慮序列中所有其他元素的信息沮峡。自注意力機(jī)制通過計(jì)算輸入序列中每個(gè)詞元與序列中其他詞元的相關(guān)性，來生成每個(gè)詞元的上下文表示亿柑。
前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-Forward Neural Network）用于進(jìn)一步處理自注意力機(jī)制的輸出邢疙，以生成最終的編碼表示。
殘差連接：殘差連接（Residual Connection）用于解決深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能出現(xiàn)的梯度消失問題，它允許信息跳過某些層直接流向后續(xù)層。
層歸一化：層歸一化（Layer Normalization）用于穩(wěn)定訓(xùn)練過程韩脑，提高模型的泛化能力郭蕉。
多頭注意力：多頭注意力（Multi-Head Attention）允許模型在不同的子空間中捕捉輸入序列的不同信息远剩，從而提高模型的表達(dá)能力。
輸出層：輸出層負(fù)責(zé)將解碼器的輸出轉(zhuǎn)換為最終的預(yù)測(cè)結(jié)果，如生成文本的下一個(gè)詞元。
Transformer架構(gòu)因其出色的性能和靈活性另绩，已被廣泛應(yīng)用于自然語言處理、機(jī)器翻譯花嘶、文本生成等領(lǐng)域笋籽。
