精确率与深度学习:自注意力与Transformer

精确率与深度学习:自注意力与Transformer

精确率与深度学习：自注意力与 Transformer 1

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在人工智能领域，深度学习模型的精确率一直是研究者们追求的目标。近年来，随着计算能力的提升和数据的爆炸式增长，深度学习在图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域取得了突破性进展。然而，传统的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），在处理长序列数据时往往会遇到瓶颈，例如梯度消失或爆炸、难以捕捉长距离依赖关系等问题。

为了解决这些问题，研究者们不断探索新的模型和算法。其中，自注意力机制（Self-Attention）和基于自注意力机制的 Transformer 模型应运而生，并在各种任务中展现出强大的性能优势。

1.2 研究现状

自注意力机制最早由 Vaswani 等人于 2017 年在论文 “Attention Is All You Need” 中提出，并成功应用于机器翻译任务。随后，Transformer 模型被广泛应用于自然语言处理的各个领域，