Transformer网络结构详解

Transformer网络结构详解

1. 背景介绍

1.1 自然语言处理的挑战

自然语言处理 (NLP) 长期以来一直是人工智能领域的一个难题。语言的复杂性和多样性使得计算机难以理解和生成人类语言。传统的 NLP 方法通常依赖于复杂的特征工程和统计模型，这些方法在处理长距离依赖关系和语义理解方面存在局限性。

1.2 深度学习的兴起

近年来，深度学习的兴起为 NLP 带来了革命性的突破。深度神经网络能够自动从数据中学习特征表示，并在各种 NLP 任务中取得了显著的成果。循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 等模型在序列建模方面表现出色，但它们仍然难以有效地处理长距离依赖关系。

1.3 Transformer 的诞生

2017 年，Google Brain 团队发表了一篇名为 “Attention Is All You Need” 的论文，提出了 Transformer 模型。Transformer 模型完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环结构，并在机器翻译等任务上取得了当时的最佳性能。Transformer 的出现标志着 NLP 领域的一个重要里程碑，并迅速成为 NLP 研究和应用的主流模型。

2. 核心概念与联系

2.1 自注意力机制

自注意力机制 (Self-Attention) 是 Transformer 模型的核心。它