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Transformer模型是谷歌2017年提出的，它革新性地用自注意力机制替代了传统的CNN和RNN，解决了长距离依赖问题并实现了高效并行计算。模型包含编码器和解码器，每个由多层Transformer块组成，块内有自注意力层、前馈层并采用残差连接和层归一化。源码可在相关文章附件获取。模型通过位置编码处理序列位置信息，多头自注意力能捕捉不同层面的上下文。训练时，使用CIFAR100数据集，通过Res