Transformer模型是2017年谷歌团队在《AttentionIsAllYouNeed》论文中提出的革命性深度学习架构。 它完全基于注意力机制，解决了RNN无法并行计算和CNN难以捕捉长距离依赖的问题，成为NLP、CV等领域的核心模型。 本文旨在通过可视化方式深入浅出地解释 Transformer 模型的工作原理。 该文章详细剖析了 Transformer 的编码器和解码器结构，以及自注意力机制的核心概念。 Transformer 彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）等领域。 Transformer 的核心思想是完全摒弃传统的循环神经网络（RNN）结构，仅依赖注意力机制来处理序列数据，从而实现更高的并行性和更快的训练速度。
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transformer （直译为“ 变换器 ”）是一种采用 注意力机制 的 深度学习 架构，这一机制可以按输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重。
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Transformer的核心原理基于自注意力机制，通过编码器-解码器架构实现序列到序列的转换，其核心创新在于并行处理能力和长距离依赖捕捉技术。 本文旨在为初学者提供一个全面的Transformers入门指南，介绍Transformer模型的基本概念、结构组成及其相对于传统RNN和CNN模型的优势。 Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出的，用于NLP的各项任务，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。 网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。
