Transforme原理--全局解读

最新推荐文章于 2025-06-27 16:57:21 发布
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#深度学习 #自然语言处理 #transformer

本文介绍了Transformer，起源于谷歌的AttentionisAllYouNeed论文，专注于其在机器翻译中的应用。Transformer由Encoders和Decoders组成，Encoder模块并行处理输入序列，加速了处理速度。
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作用

Transformer最初设计用于处理序列数据，特别在NLP(自然语言处理)领域取得了巨大成功

全局解读

Transformer来源于谷歌的一篇经典论文Attention is All you Need

在此使用Transformer在机器翻译中的运用来讲解Transformer。

其中Transformer可以分为Encoders、Decoders两部分。Encoders由多个Encoder组成，其中每个Encoder的结构完全相同，但是参数各不相同。Decoders同理。

在这里插入图片描述
分析原论文给出的Transformer原理图也可以得出同样的结果。

特别的，Encoders中的Encoder是并行的，每个Encoders都独立的处理输入序列的不同部分，而不需要等待前一个Encoder完成处理。
在这里插入图片描述

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