如何最简单、通俗地理解Transformer？
2023-10-30 阅读 33
Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译的深度学习模型。它的核心思想是使用自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息。
通俗地说，Transformer可以将一段文本中的每个单词都看作是一个向量，并通过计算这些向量之间的关系来理解整个文本的意思。它不像传统的循环神经网络（RNN）那样需要按顺序逐个处理输入，而是同时处理整个输入序列。
Transformer的自注意力机制可以帮助模型在处理每个单词时，将注意力集中在与它相关的其他单词上。这样可以更好地捕捉到单词之间的依赖关系，从而更好地理解句子的语义。
此外，Transformer还引入了编码器-解码器结构，用于机器翻译任务。编码器将输入序列编码成一系列向量，解码器则根据这些向量生成目标序列。这种结构使得Transformer在翻译等任务中表现出色。
总之，Transformer通过自注意力机制和编码器-解码器结构，能够更好地理解和生成自然语言，是一种非常强大和灵活的模型。
更新于 2023年10月31日
