《深度学习之Transformer模型详解》

Transformer，是一种非常流行的序列到序列神经网络模型，其在机器翻译、语音识别、图像生成、文本生成等多个领域都有广泛的应用。相比于传统的循环神经网络，Transformer可以更好地处理长序列，具有更好的并行性等特点。本文将详细介绍Transformer模型的原理和实现，并通过代码实现演示。
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本文详细介绍了Transformer模型，一种广泛应用于多个领域的序列到序列神经网络模型，可以更好地处理长序列，具有更好的并行性。文章将解释其原理和实现，并通过代码演示。