从神经网络的角度来看，转换模型是一项令人兴奋的技术，它引领了自然语言处理（NLP）领域的新时代。那么，什么是转换模型？它如何工作？本文将为您揭晓其中的魔法。
转换模型，也称为”transformers”，是一种基于编码器-解码器结构的神经网络。它可以进行序列到序列（seq2seq）的训练，并用于机器翻译，对话建模，摘要生成等任务。在NLP领域，transformers已成为热门技术，并被用于开发各类语言应用程序。
transformers的核心是自注意力机制，它允许模型在序列中学习和关联不同的部分。这一机制巧妙地克服了固定长度输入的限制，并实现了深度学习的“长记忆”。此外，transformers还通过根据输入动态计算输出，有效地提高了模型的性能。许多语言模型，例如BERT，GPT-2和XLNet，都是基于transformers开发的。
在E2EMI School的”transformers”在线课程中，您可以学习transformers的核心概念，包括多头注意力，残差连接和位置编码。此外，您还可以通过实践操作构建自己的transformers模型，并将其应用于文本分类和情感分析等任务。
在转换模型的世界中，充满了神奇和探险的机遇。如果您渴望深入了解这一领域，不妨在E2EMI School的”transformers”课程中进行探险吧！
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