变换器模型使用哪种机制来理解输入数据中的关系



注意力机制。变换器没有显式的循环或卷积结构，而是使用自注意力机制来处理输序列中的依赖关系。自注意力机,制可以计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性，从而将全局的上下文信息融入到每个位置的表示中变换器的核心组件是多头注意力机制和前馈神经网络。多头注意力机制允许模型在不同的表示空间中进行多次自注意计算，以捕捉不同层次和角度的语义关系。前馈神经网络则负责对每个位置的表示进行非线性变换和映射。在变换器中，输入席列通过多层的编码器(Encoder)进行编码，同时经过自注意力计算和前馈神经网络映射。编码器为每个位置生成-个上下文感知的表示。在序列到序列任务中(比如机器翻译)，编码器的输出被传递到解码器(Decoder)中，解码器也是由多层的变换器模块组成。解码器通过自注意力和前馈网络生成目标序列的表示。