算法_Transformer模型

Transformer是一种深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年提出，主要用于自然语言处理（NLP）任务。与传统的序列模型（如RNN和LSTM）不同，Transformer完全基于自注意力机制（Self-Attention），能够并行处理数据，提高了训练效率和性能。Transformer 模型是通过注意力机制来进行构建的，其编码器和解码器是 Transformer 的核心结构。欢迎参考使用~