Transformer演示文稿.ppt

简介：
本演示文稿深入探讨了Transformer模型的工作原理及其在自然语言处理领域的应用，包括注意力机制、编码器-解码器架构等核心概念。 Transformer模型是一种深度学习架构，在自然语言处理领域有着广泛应用。它摒弃了传统的递归神经网络（RNN）结构，转而采用自注意力机制来并行地对输入序列中的所有位置进行建模。这种设计极大地提升了训练效率，并且能够更好地捕捉长距离依赖关系。 Transformer模型的核心组件包括编码器和解码器两部分。每个部分都是由多层堆叠而成的相同模块构成，这些模块内部包含了自注意力机制以及前馈神经网络等关键元素。此外，为了确保不同位置的信息不会因为并行处理而丢失上下文信息，Transformer还引入了位置编码技术。 通过这种方式，Transformer模型在许多自然语言任务中都取得了突破性进展，并且成为了后续研究和应用的基石之一。