【视觉多模态专栏】理解Transformer模型结构

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Transformer模型 Transformer模型，自2017年由Vaswani等人提出以来，在自然语言处理（NLP）领域引发了革命性的变革。这一模型的核心在于其独特的 自注意力机制和多头注意力机制 ，以及由 编码器 和 解码器 构成的精妙架构。模型结构图示如下： Transformer模型结构 Transformer模型的核心架构由编码器和解码器两大部分组成。这两部分各自包含多个相同的层堆叠而成，每一层都包含特定的子层设计，旨在处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。 01 编码器（Encoder）： 负责处理输入序列，并生成上下文丰富的表示。它由多个相同的层堆叠而成，每层包含两个主要的子层——多头注意力机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。此外，编码器还引入了位置编 ………………………………