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什么事Transformer架构
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Transformer是一种革命性的神经网络架构,主要用于处理序列数据,在自然语言处理领域取得了巨大成功。它的核心特点是完全基于注意力机制,抛弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络结构,能够并行处理序列数据,并有效捕捉长距离依赖关系。 Transformer由两个主要部分组成:编码器和解码器。编码器负责将输入序列转换为一系列表示向量,由多个相同的层堆叠而成。解码器则根据编码器的输出生成目标序列,同样由多个相同层堆叠。每层都包含注意力机制和前馈神经网络。