Transformer

Transformer是一种依赖注意力机制来权衡输入数据不同部分重要性的神经网络架构。与顺序处理数据的循环神经网络（RNN）不同，Transformer可以一次性处理整个输入，从而实现并行化并更有效地捕获长距离依赖关系。这种架构特别适合处理涉及序列数据的任务，如自然语言处理，因为在这些任务中理解句子中单词的上下文至关重要。