甚么是Transformer
Transformer是一种基于注意力机制的神经网络结构，经常使用于处理序列型数据任务，如自然语言处理和计算机视觉领域。它首次被提出是在2017年的论文“Attention is All You Need”中，并被证明在机器翻译任务中获得了非常优良的结果。
Transformer的特点
相比于之前的序列型任务神经网络结构，如RNN和LSTM等，Transformer的特点在于：
- 更加并行化，计算速度更快
- 能够更好地捕捉序列中区别位置的关系或依赖关系
- 通过量头注意力机制，能够学习到相关性更加强的关键信息
Transformer在自然语言处理领域的利用
在自然语言处理领域中，Transformer常被用于机器翻译、文本分类、文本生成等任务。举例来讲，与传统的基于RNN或LSTM的机器翻译方法相比，使用Transformer可以获得更好的翻译效果。在文本分类任务中，Transformer可以更好地捕捉文本中区别位置的信息，比如情感、主题等，从而获得更好的分类效果。在文本生成任务中，Transformer可以生成更加准确、联贯的文本。
Transformer在计算机视觉领域的利用
除在自然语言处理领域，Transformer也被广泛地利用于计算机视觉领域，如图象分类、物体检测、图象生成等任务。与传统的卷积神经网络相比，使用Transformer可以更好地捕捉图象中区别空间位置上的信息，从而获得更好的分类、检测和生成效果。
如何学习Transformer
学习Transformer需要掌握一定的深度学习基础，包括神经网络基本原理、损失函数、优化器等。同时，需要了解Transformer的结构和原理，比如它的多头注意力机制、残差连接等。在学习进程中，可以参考一些经典的实现代码，如PyTorch和TensorFlow等深度学习框架中的Transformer模块。
总结
Transformer作为一种基于注意力机制的神经网络结构，已在自然语言处理和计算机视觉领域中被广泛地利用。学习Transformer需要一定的深度学习基础，同时需要了解它的结构和原理。未来随着深度学习技术的不断发展，Transformer也将在更多的领域得到利用。
