什么是Transformer变换模型

变换模型(Transformer)是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初是由Vaswani等人山印在论文"Attention is All You Need"中提出的。该结构主要用于自然语言处理任务，特别是机器翻译任务，由于在这些任务中序列的长度通常很长，因此传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的效果不理想，而Transformer通过引入自注意力机制，实现了对序列的并行处理，并取得了较好的效果。

在Transformer中，自注意力机制可以在不同位置之间计算注意力权重，从而获得一个综合的表示。具体来说，输入序列首先经过一个叫做嵌入层(Embedding)的模块，将每个单词嵌入到一个d维的向量空间中。然后，经过多个层次的自注意力和前馈神经网络(Feed-Forward Network)的计算，得到最终的输出。自注意力机制可以在序列中的每个位置计算权重，从而计算每个位置与序列中其他位置的关系。这样的注意力机制可以捕获序列中的长期依赖关系，而不像传统的RNN和LSTM一样，只能处理有限长度的序列。

变换模型在自然语言处理领域中应用广泛，特别是在机器翻译、文本分类、语言模型等任务中取得了非常好的效果。同时，变换模型的结构也被广泛应用到其他领域，例如图像处理、语音识别等任务中，成为了一种重要的神经网络结构。