好课优选：Transformer，重塑深度学习格局的神奇算法模型

在深度学习领域，Transformer 以独特架构和卓越性能，成为推动人工智能发展的关键力量，深刻影响多个领域的技术走向。

诞生：突破传统局限

早期，循环神经网络（RNN）及长短期记忆网络（LSTM）主导序列数据处理领域。但 RNN 处理长序列时，容易出现梯度消失或爆炸问题，LSTM 计算效率低，难以并行化。2017 年，论文《Attention Is All You Need》提出 Transformer 模型，迅速引发关注，有效解决了上述难题。

核心：自注意力机制

Transformer 的核心是自注意力机制，它改变了模型处理序列数据的方式。以往模型线性处理输入，而自注意力机制让模型在处理每个输入时，关注序列不同部分，捕捉元素间的关联。输入向量经线性变换，映射到查询（Q）、键（K）、值（V）向量空间，通过公式\(Q = XW_Q\)、\(K = XW_K\)、\(V = XW_V\)计算得到对应矩阵。接着，运用\(Attention(Q, K, V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V\)计算自注意力分数，模型借此动态计算各位置表示，捕捉长距离依赖关系。

架构：编码器与解码器协作

Transformer 由编码器和解码器组成。编码器将输入序列转化为向量隐表示，如同提炼文章摘要。它由多层堆叠，每层包含自注意力机制和前馈神经网络 FFN，FFN 公式为\(FFN(x) = max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2\)。解码器依据编码器输出，生成新序列，类似根据摘要创作文章。解码器同样多层架构，且计算时会引入编码器输出，以充分利用输入信息。

应用与展望：多领域赋能，未来可期

Transformer 在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域广泛应用。如 BERT 在问答、文本分类中表现出色，Vision Transformer 打破图像识别领域卷积神经网络的主导地位。未来，Transformer 有望与量子计算结合，提升计算效率，并在医疗、智能交通等领域发挥更大作用，引领我们迈向智能时代。