transformer-network

Transformer网络是一种基于自注意力机制的深度学习模型，被广泛应用于自然语言处理领域。它由编码器和解码器两部分组成，能够处理序列数据，如文本、语音等。与传统的循环神经网络不同，Transformer网络采用了并行计算的方式，大大提高了训练效率。此外，它还引入了位置编码机制，使得模型能够捕捉到序列中的位置信息。Transformer网络在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域取得了显著的成果，成为了近年来深度学习领域的研究热点之一。