Python中的Transformer算法详解

Python中的Transformer算法详解

引言

Transformer模型自2017年提出以来，迅速改变了自然语言处理（NLP）的领域。它以其强大的并行计算能力和出色的性能，成为了多种任务的基础模型，包括机器翻译、文本生成和图像处理等。本文将详细探讨Transformer算法的基本原理、结构及其在Python中的实现，特别是如何使用面向对象的编程思想进行代码组织。我们还将通过多个案例展示Transformer的实际应用。

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一、Transformer的基本原理

1.1 什么是Transformer？

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初用于处理序列数据。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer可以在输入序列的所有位置之间进行直接连接，从而实现更高效的并行计算。

1.2 Transformer的架构

Transformer的基本结构包括以下几个部分：

• 输入嵌入（Input Embedding）：将