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Transformer是Google在2017年提出的革命性神经网络架构。它完全基于注意力机制，抛弃了传统的RNN和CNN结构，支持并行计算，能够有效捕捉长距离依赖关系。Transformer主要由编码器和解码器两部分组成，编码器负责理解输入序列，解码器负责生成输出序列。
注意力机制是Transformer的核心组件。它通过查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V来计算注意力权重。具体计算过程是：首先计算Q和K转置的矩阵乘积，然后除以根号d_k进行缩放，接着应用softmax函数得到注意力权重，最后与值矩阵V相乘得到最终输出。这个机制让模型能够动态地关注输入序列的不同部分。
多头注意力机制通过并行运行多个注意力头来增强模型的表示能力。每个头使用不同的权重矩阵对输入进行线性变换，然后计算注意力，最后将所有头的输出连接起来。由于Transformer没有循环结构，需要位置编码来提供序列的位置信息。位置编码使用正弦和余弦函数，为每个位置生成唯一的编码向量，直接加到词嵌入上。
编码器和解码器都采用层叠结构。编码器层包含多头自注意力机制和前馈网络，每个子层都使用残差连接和层归一化。解码器层更复杂，包含三个子层：掩码自注意力防止看到未来信息，交叉注意力连接编码器输出，以及前馈网络。前馈网络使用两个线性变换和ReLU激活函数。残差连接帮助梯度传播，层归一化稳定训练过程。
总结一下Transformer的核心要点：首先，它完全基于注意力机制，摒弃了RNN结构，实现了高效的并行计算。其次，多头注意力机制能够捕捉不同类型的依赖关系。位置编码解决了序列位置信息的问题。编码器-解码器架构非常适合序列到序列的任务。残差连接和层归一化确保了深层网络的训练稳定性。如今，Transformer已经成为自然语言处理和多模态人工智能的基础架构，推动了整个AI领域的发展。