1.背景介绍
自从2017年的“Attention is All You Need”一文发表以来，Transformer架构已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流模型。这篇文章将深入探讨Transformer架构的核心概念、算法原理以及实际应用。我们将从背景介绍开始，逐步揭示Transformer的神奇之处。
Transformer的诞生是为了解决RNN（递归神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）在处理长序列时的问题，如序列的长度限制和梯度消失/爆炸。在这些问题上，Transformer表现出色，成为了NLP领域的主流模型。
1.1 背景
在2010年代，深度学习在图像处理领域取得了巨大成功，如AlexNet、VGGNet等。然而，自然语言处理领域的模型主要依赖于RNN和LSTM。这些模型在处理长序列时存在梯度消失/爆炸和长序列限制等问题。
为了解决这些问题，Vaswani等人在2017年发表了一篇论文，提出了Transformer架构。这篇论文的出现，为自然语言处理领域的模型提供了新的思路和方法。
2.核心概念与联系
Transformer架构的核心概念包括：
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自注意力机制（Self-Attention）
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位置编码（Positional Encoding）
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多头注意力机制（Multi-Head Attention）
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编码器（Encoder）和解码器（Decoder）
接下来，我们将逐一介绍这些概念。
