本文是介绍深度学习中的Transformer模型及其应用的文章。

深度学习中的Transformer模型是一种基于自注意力机制的模型，被广泛用于自然语言处理和其他序列到序列的任务中。

Transformer模型的核心是多头自注意力机制和编码器-解码器框架，具有高度的并行性和任务适应性。

实验结果表明，Transformer模型在神经机器翻译、文本分类、问答系统等任务中均取得了很好的效果，成为了当前自然语言处理领域的一个重要研究方向。

文章地址：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-01-08-5
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
本文介绍深度学习中基于自注意力机制的Transformer模型及其在自然语言处理和其他序列到序列任务中的应用。该模型具有多头自注意力机制和编码器-解码器框架，能够实现高度的并行性和任务适应性，并在神经机器翻译、文本分类和问答系统等任务中表现出色。Transformer模型是自然语言处理领域的重要研究方向。