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Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初应用于自然语言处理领域，并取得了突破性成果。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer完全摒弃了递归结构，仅依赖于注意力机制来捕捉输入和输出之间的依赖关系，这使得它能够并行处理序列数据，极大地提高了训练速度。

Transformer的核心组件是多头注意力机制（Multi-Head Attention）。注意力机制可以理解为一种加权求和的方法，它根据查询向量

（Query）与键向量（Key）之间的相似度，对值向量（Value）进行加权平均，从而提取出与查询最相

关的特征信息。多头注意力机制则是将输入数据分成多个头，分别进行注意力计算，最后将结果拼接起来，从而捕捉到更丰富的语义信息。

除了注意力机制外，Transformer还包含了其他一些重要的组成部分，例如：位置编码（Positional Encoding）、残差连接（Residual Connection）、层归一化（Layer Normalization）等。位置编码用于为输入序列中的每个词赋予位置信息，弥补了Transformer缺乏递归结构的不足；残差连接和层归一化则有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题，加速模型训练过程。石家庄人才网小编告诉大家，Transformer的出现 revolutionized 自然语言处理领域，并在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中取得了 state-of-the-art 的结果。近年来，Transformer 也被应用于计算机视觉、语音识别等领域，并展现出巨大的潜力。

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