怎么理解Transformer深度学习模型？
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Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它主要用于自然语言处理（NLP）任务，但后来也被成功应用于其他领域，如计算机视觉。
核心概念自注意力机制（Self-Attention）：
Transformer的核心是自注意力机制。它允许模型在处理一个词时，同时考虑句子中的其他词，从而更好地理解上下文。自注意力机制通过计算每个词与其他词的相关性来决定每个词的重要性，从而为每个词生成一个加权表示。编码器...
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by thinkfuture
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