Transformer 源自谷歌 2017 年论文 自注意力机制并行处理全部位置 📅 2025年10月22日 Transformer（变换器）是谷歌2017年提出的序列建模网络，其核心构成包括自注意力机制、注意力权重矩阵与多头并行结构，以及相对循环神经网络（RNN）并行处理全部位置、捕获任意距离依赖的能力，解决的是训练效率低、长距离依赖难捕捉的问题…