transformer-0

Transformer-0是谷歌在2017年提出的一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的深度学习模型，主要用于处理序列到序列（Seq2Seq）的任务，如机器翻译、文本摘要等。Transformer-0模型摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），而是采用了全新的架构，通过自注意力机制来捕捉输入序列中的全局依赖关系。这种模型的优点在于并行计算能力强，训练速度快，而且能够处理更长的序列。然而，由于其模型复杂度较高，需要大量的训练数据和计算资源。Transformer-0的出现，为深度学习领域带来了新的研究方向和可能性。