Transformer是什么？

什么是Transformer？

Transformer是一种用于天然语言处置和计算机视觉的深度进修模子，由Vaswani等人在2017年提出。它被普遍应用于机器翻译、文本摘要、语义理解、图像识别等范畴。

Transformer接纳了自留意力机造（self-attention）来处置输入序列，可以更好地捕获序列中的长程依赖关系。与传统的轮回神经收集（RNN）和卷积神经收集（CNN）比拟，Transformer具有更好的并行性和更短的训练时间。

Transformer模子由编码器息争码器两部门构成。编码器将输入序列映射到一组隐藏向量暗示，解码器则将那些向量转换为输出序列。在机器翻译使命中，编码器将源语言句子映射到隐藏向量暗示，解码器则将那些向量转换为目的语言句子。

近年来，Transformer的变种模子如BERT、GPT等也获得了很大的胜利，在天然语言处置范畴中成为了研究热点。

Transformer的原理是什么？

Transformer的核心是自留意力机造（self-attention）。自留意力机造是一种计算每个输入位置与其他位置之间关系的办法，通过计算每个位置与其他位置的类似度来得到每个位置的权重，从而更好地捕获输入序列中的长程依赖关系。

详细来说，自留意力机造将输入序列暗示为一个矩阵，此中每行代表一个位置的向量暗示。关于每个位置，自留意力机造计算它与其他位置的类似度，并据此计算每个位置的权重。最末，每个位置的向量暗示将根据它们的权重停止加权均匀。

Transformer模子由多个自留意力机造和前馈神经收集构成。在编码器中，每个自留意力机造处置输入序列中的所有位置，而在解码器中，每个自留意力机造只处置当前位置之前的序列。前馈神经收集则用于对每个位置的向量暗示停止非线性变更。

Transformer的应用有哪些？

Transformer已经被普遍应用于天然语言处置和计算机视觉范畴。以下是一些常见的应用：

1. 机器翻译：Transformer在机器翻译使命中表示超卓，已经成为当前更先进的翻译模子之一。

2. 文本摘要：Transformer能够用于生成文本摘要，从长篇文本中提取关键信息并生成简洁的摘要。

3. 语义理解：Transformer能够用于对天然语言文本停止语义理解，例如感情阐发、定名实体识别等使命。

4. 图像识别：Transformer能够用于对图像停止分类、朋分等使命。

5. 语音识别：Transformer能够用于对语音停止转录、语音识别等使命。

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