基于注意力机制的神经网络架构:Transformer

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，可以处理序列到序列的任务，例如机器翻译、文本摘要、语音识别等。Transformer不使用RNN或CNN，而是使用自注意力和编码器-解码器的结构来编码和解码输入和输出序列。

自注意力是一种计算序列中每个元素与其他元素之间的相关性的方法，可以捕捉到序列中的长距离依赖关系。自注意力可以并行计算，而不需要像RNN那样顺序处理，因此可以提高效率和性能。

编码器-解码器是一种将输入序列转换为输出序列的框架，其中编码器负责将输入序列映射为一个隐藏层向量，解码器负责根据隐藏层向量生成输出序列。Transformer中的编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每个层都包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层，并且使用残差连接和层归一化来增强训练效果。

Transformer中的解码器还包含一个编码器-解码器注意力子层，用于在生成输出时关注编码器的输出。此外，Transformer还使用了位置编码和多头注意力等技术来增强模型的表达能力。