Google Transformer的原理简述
文库划重点：Transformer的优势在于它可以并行地处理整个序列，避免了RNN和卷积神经网络中的递归和卷积运算，大大提高了训练和预测的效率。它已经广泛应用于各种NLP任务，如机器翻译、问答系统等。
Transformer是Google在2017年提出的一种自注意力机制，用于自然语言处理领域。它采用了注意力机制，可以解决RNN和卷积神经网络在处理长序列信息时的困难。
Transformer通过编码器和解码器两部分组成。编码器从输入序列中提取特征，解码器则根据这些特征生成输出序列。注意力机制允许解码器在生成输出时不断查询编码器中的信息，从而解决长序列问题。
Transformer的优势在于它可以并行地处理整个序列，避免了RNN和卷积神经网络中的递归和卷积运算，大大提高了训练和预测的效率。它已经广泛应用于各种NLP任务，如机器翻译、问答系统等。
（图片来源：高磊）
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