Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

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1. 背景介绍

近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来，Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果，例如文本分类、问答系统、文本摘要等。

传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。Transformer通过引入自注意力机制和多头注意力机制，有效解决了这些问题，并能够并行处理整个序列，从而显著提高了训练速度和模型性能。

2. 核心概念与联系

Transformer架构主要由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

编码器负责将输入序列映射到一个隐藏表示，该表示包含了输入序列的语义信息。

解码器则根据编码器的输出，生成目标序列。