Transformer模型是一种基于自注意力机制(self-attention mechanism)的神经网络模型,由Google在2017年提出。它在自然语言处理领域中表现出色,尤其是在机器翻译任务中取得了很好的效果。相比于传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),Transformer模型可以并行计算,加速了训练过程,同时也避免了RNN中的梯度消失问题。Transformer模型的核心是自注意力机制,它可以在不同位置之间建立关联,从而更好地捕捉长距离依赖关系。Transformer模型的应用范围不仅限于自然语言处理,还可以应用于图像处理、语音识别等领域。

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