图解Transformer就这30页PPT，你们真不看啊

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主要介绍了Seq2Seq模型，慢慢引出了transformer的整体模型架构，比较具体的介绍了编码器部分的数据处理过程，包括了位置编码、多头注意力机制、残差连接、Layer Norm以及前馈网络等基本结构。

目录：

1、Seq2Seq 模型
2、Transformer 模型架构
3、Transformer 输入部分
4、Transformer 编码器
5、Transformer 解码器
6、Transformer 总结

一、Seq2Seq 模型

Seq2Seq模型的输入是一个序列(sequence)，输出也是一个序列，结构上包括一个编码器(Encoder)和一个解码器(Decoder)，并且模型输出的序列长度由模型自己决定。

其中，Encoder 将一个可变长度的信号序列变成固定长度的向量表示(语义编码)，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标信号序列。在 2014年，KCho等提出了由两个RNN组成的Encoder-Decoder模型学习短语的表示，用于统计机器翻译。同年，Sutskever等发表论文SequencetoSequenceLearningwith Neural Networks，正式提出了Seq2Seq的神经网络模型架构。

Seq2Seq模型广泛应用在输入序列和输出序列长度可变的领域

二、Transformer 模型架构

基于Seq2Seq架构的transformer模型可以完成自然语言处理领域研究的典型任务，比如机器翻译、文本摘要等。在下面的架构分析中，我们将介绍使用Transformer 模型处理从一种语言文本到另一种语言文本的翻译任务。

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