作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习（DL）和Transformer模型已经成为最具代表性的两个研究方向。近年来，两者在自然语言处理、图像识别、文本生成等领域均取得重大突破，在各行各业产生了广泛影响。本文将从最新研究成果和相关应用角度出发，综合介绍下Transformer模型及其一些常用算法，并通过实例的形式对Transformer模型进行演示，帮助读者理解Transformer模型的运作原理，更好地运用到实际生产环境中。
2.基本概念术语说明
1. Transformer概述
Transformer是一个基于Attention机制的NLP模型，由一个Encoder和一个Decoder组成。其中Encoder接收输入序列（词或符号），将其编码为固定长度的向量，并通过Attention模块对输入序列进行关注。Decoder生成输出序列（词或符号），也采用这种方式对上下文信息进行关注。整个模型无需记忆功能，直接利用自注意力机制即可实现序列到序列（Sequence to Sequence, Seq2Seq）的映射转换。因此，Transformer模型被认为具有较强的计算效率，同时可解决序列建模中的长期依赖问题。
2. Transformer模型结构
图1 Transformer模型架构
3. Attention机制
Attention mechanism是一种让模型自动“关注”输入序列某些位置的信息而不只是简单复制输入序列的方式。具体来说&#
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132621372
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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