transformer
更新时间：2026-02-19 09:31:44
晨欣小编
Transformer是一种流行的神经网络模型，它在自然语言处理领域取得了巨大成功。Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，其核心是自注意力机制。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer模型在处理长距离依赖性问题上表现更为出色。
在Transformer模型中，输入序列和输出序列之间不再存在依赖性顺序，每个单词都可以同时关注到所有其他单词，这种全局性的注意力机制极大地提高了模型的学习能力。此外，Transformer还引入了位置编码来表达单词在句子中的位置信息，以解决单词在句子中的位置信息丢失问题。
Transformer模型常用于机器翻译、文本摘要、情感分析等自然语言处理任务，其强大的表达能力和学习能力使其成为当前自然语言处理任务中的首选模型。同时，由于Transformer模型参数较多，训练成本较高，因此研究者们也在不断探索如何优化Transformer模型，提高其计算效率和泛化能力。
总的来说，Transformer作为一种革命性的神经网络模型，在自然语言处理领域展现出了巨大的潜力，它的推广和优化将进一步推动自然语言处理技术的发展。
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