什么是Transformer架构以及它的应用场景?

科技周边不知道大家是否熟悉？今天我将给大家介绍《什么是Transformer架构以及它的应用场景?》，这篇文章主要会讲到等等知识点，如果你在看完本篇文章后，有更好的建议或者发现哪里有问题，希望大家都能积极评论指出，谢谢！希望我们能一起加油进步！

Transformers是一种使用自注意力机制的模型，它采用编码器-解码器架构来实现结果。一些常见的基于Transformer架构的模型包括BERT和RoBERTa。

Transformer架构是专为处理自然语言处理任务中的序列到序列问题而设计的。相对于传统的RNN、LSTM等架构，Transformer的主要优势在于其独特的自注意力机制。这种机制使得Transformer能够准确地捕捉输入句子中标记之间的远程依赖和相关性，并且大大降低了计算时间。通过自注意力机制，Transformer能够对输入序列中的每个位置进行自适应的加权处理，从而更好地捕捉到不同位置的上下文信息。这种机制使得Transformer在处理长距离依赖性时更加有效，从而在许多自然语言处理任务中取得了优异的性能。

这种架构基于编码器-解码器，由多层编码器和解码器组成。每个编码器包含多个子层，包括多头自注意力层和位置全连接前馈神经网络。同样，每个解码器也有两个相同的子层，并添加了一个名为编码解码器注意力层的第三个子层，该层应用于编码器堆栈的输出。

每个子层后面都有一个归一化层，同时每个前馈神经网络周围都有残差连接。这种残差连接提供了梯度和数据流的自由路径，有助于在训练深度神经网络时避免梯度消失的问题。

编码器的注意力向量被传送到前馈神经网络，将其转化为向量表示，并传递至下一个注意层。解码器的任务是将编码器的注意力向量转化为输出数据。在训练阶段，解码器可以使用编码器生成的注意力向量和预期结果。

解码器使用相同的标记化、词嵌入和注意力机制，以处理预期结果并生成注意力向量。随后，该注意力向量与编码器模块中的注意力层进行交互，以建立输入和输出值之间的关联。解码器注意力向量经过前馈层的处理，再映射为目标数据大小的大向量。

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