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Transformer基础架构详解(附图 + Python Demo)
Transformer模型的出现是为了解决RNN/LSTM的固有缺陷:1)无法并行计算导致的训练效率低下;2)难以捕捉长距离依赖关系。Transformer通过自注意力机制和多头注意力实现了全局信息交互,使每个词元都能直接关注序列中的任意位置。其核心架构包含编码器和解码器堆叠层,其中编码器由自注意力模块和前馈网络组成,通过多头注意力从不同角度学习词元关系,配合残差连接和层归一化优化训练。这种设计突
到底了







