对Transformer神经网络架构做具体介绍

Transformer神经网络架构是一种基于注意力机制的序列到序列模型，它能够更有效地捕捉句子之间的长距离依赖关系。它包括用于嵌入输入和输出序列的编码器和解码器，以及注意力机制，用于捕捉输入和输出之间的关系。它还使用多头注意力，可以学习对全局和局部信息的不同权重，从而更好地理解句子的意思。