TransformerTransformer是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，最初由Google在2017年提出。Transformer模型被广泛应用于机器翻译、文本摘要、语音识别、图像处理等任务中，并取得了很好的效果。它的主要优点在于可以并行计算，因此可以处理长序列，同时还能够捕捉长距离的依赖关系。Transformer模型由编码器和解码器两部分组成，其中编码器和解码器均由多个相同的层组成。下面将对Transformer的关键组件和工作原理进行详细介绍。自注意力机制Transformer中最重要的组件之一是自注意力机制（Self-Attention），它能够将一个序列中的每个元素与其他所有元素进行比较，并给出每个元素与其他元素的关联程度，从而更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。自注意力机制的计算过程如下：首先，对于一个输入序列$X = [x_1, x_2, ..., x_n]$，通过线性变换得到三个向量$Q=XW_Q, K=XW_K, V=XW_V$，其中$W_Q, W_K, W_V$为可学习的参数矩阵。然后，将$Q,K,V$分别作为查询向量、键向量和值向量输入到自注意力机制中。
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