1. transformer 架构图
2. 分模块介绍
2.1 什么是transformer
Transformer 是一种神经网络，擅长理解顺序数据的上下文并从中生成新数据。 他们是第一个完全依赖自注意力，不使用 RNN 或卷积的算法。
2.2 transfomer 比喻一个黑盒。
将用于语言翻译的 Transformer 想象为一个黑匣子。
• 输入：一种语言的句子。 • 输出：翻译。但这个黑匣子里面会发生什么呢？让我们来看看吧！
2.3 / 架构。
• 输入：西班牙语句子¿De quién es?
• 编码器：将其转换为捕捉其本质的结构化格式。
• 解码器：接收编码数据并生成翻译。
• 输出：翻译后的句子：这是谁的？
2.4 transformer 底层架构。
每个编码器和解码器都由层组成。它们的工作原理如下：
• 编码器：按顺序、逐层处理输入。
• 解码器：获取编码数据并逐步生成输出。
两者都使用自注意力和前馈神经网络，从而能够生成自然语言处理。
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