什么事Transformer架构

视频信息

答案文本 复制

视频字幕 复制

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。