转换层（Transformer Layer）是深度学习领域中一种重要的神经网络结构，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉任务中得到了广泛应用。它是由Google在2017年提出的Transformer模型的核心组成部分。
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转换层的主要特点如下：
1. 自注意力机制：转换层使用了自注意力（Self-Attention）机制，这是一种计算序列中每个元素与其他元素之间关联性的方法。通过自注意力，模型能够关注序列中最重要的元素，从而更好地捕捉长距离依赖关系。
2. 多头注意力：转换层采用了多头注意力（Multi-Head Attention）机制，将输入序列分解成多个子序列，分别计算每个子序列的注意力权重，最后将结果合并。这种机制有助于模型捕捉到更丰富的特征。
3. 前馈神经网络：转换层在自注意力和多头注意力之后，还包含一个前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network），用于进一步提取特征。
4. 残差连接和层归一化：为了提高模型的稳定性和性能，转换层采用了残差连接（Residual Connection）和层归一化（Layer Normalization）技术。
转换层在多个NLP任务中取得了显著的成果，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它还被应用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。转换层作为一种强大的神经网络结构，为深度学习领域带来了新的发展机遇。
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