Transformer是一种由Google在2017年提出的深度学习模型_留香岁月

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Transformer是一种由Google在2017年提出的深度学习模型

(2025-02-23 10:34:36)

分类： _量化策略

Transformer 是一种由 Google 在 2017 年提出的深度学习模型，专门用于处理序列数据，尤其在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成就。

该模型的核心在于其独特的自注意力机制（Self-Attention Mechanism），这使得模型能够在处理每个元素时，同时关注序列中的所有其他元素，从而捕捉到丰富的上下文信息。

Transformer 的基本架构包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），每个部分都由多个层堆叠而成，每个层包含自注意力层和前馈神经网络。

与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer 的最大优势在于其并行处理能力，能够显著提高计算效率，并有效解决长距离依赖问题。

在实际应用中，Transformer 已被广泛用于机器翻译、文本生成、情感分析等多种 NLP 任务，并且其强大的上下文理解能力使其成为 AI 领域的重要技术之一。

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