Transformer模型中的编码器和解码器有何作用？_transformer中编码器和解码器的作用

当前人工智能技术发展迅速，其中机器学习作为人工智能的重要分支，在各个领域都取得了突破性的成果。机器学习通过构建数学模型和算法，使计算机能够从数据中学习并自主进行决策和预测。随着大数据和计算能力的增强，机器学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛，为人们的生活和工作带来了巨大的改变。

Transformer模型中的编码器和解码器有何作用？

在机器学习中，有许多常见的算法和模型，它们在不同的问题和场景中发挥着重要的作用。下面我们将介绍一些常见的机器学习算法和模型，以及它们的优缺点和适用范围。

1. 线性回归（Linear Regression）： 线性回归是一种用于建立输入特征与输出值之间线性关系的模型。它通过拟合最佳的直线或平面来进行预测。线性回归简单且易于理解，适用于连续变量的预测问题。然而，它对非线性关系的建模能力有限。

2. 逻辑回归（Logistic Regression）： 逻辑回归是一种用于解决分类问题的模型。它通过对输入特征进行逻辑变换，将输入映射到一个概率值，表示样本属于某个类别的概率。逻辑回归简单有效，适用于二分类和多分类问题。