自然语言处理之机器翻译：Transformer：Transformer模型训练技巧

自然语言处理之机器翻译：Transformer：Transformer模型训练技巧

理解Transformer模型

Transformer模型架构详解

Transformer模型是自然语言处理领域的一个重要突破，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的结构，完全基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism），实现了并行计算，极大地提高了训练效率。

模型结构

Transformer模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每一部分都是由多层相同的子层堆叠而成。编码器的每一层包含两个子层：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Network）。解码器除了这两个子层外，还包含一个额外的子层，即编码器-解码器自注意力（Encoder-Dec