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Transformer算法应用案例分析.docx

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    Transformer算法应用案例分析

    一、Transformer算法概述

    Transformer算法是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。其核心特点包括并行计算能力、长距离依赖建模和位置编码等。本节将介绍Transformer算法的基本原理及其主要应用场景。

    （一）Transformer算法基本原理

    1.自注意力机制（Self-AttentionMechanism）

    -通过计算输入序列中各个位置之间的相关性，捕捉序列内部的长距离依赖关系。

    -自注意力机制的输出为加权和，权重由输入序列的相似度决定。

    2.多头注意力（Multi-HeadAt

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