Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它在自然语言处理领域中表现出色。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer并不利用序列的顺序信息，而是通过自注意力机制来计算每个单词与其他单词之间的相关性，并利用这些相关性来进行编码和解码。这种注意力机制可以捕捉任意两个单词之间的长距离依赖关系，从而提高了模型的性能和效率。Transformer的成功使其在机器翻译、文本生成、问答系统等多个NLP任务中都有广泛的应用。