5.3 Transformer模型：Encoder-Decoder结构与位置编码

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5.3 Transformer模型：Encoder-Decoder结构与位置编码 5.3 Transformer模型：Encoder-Decoder结构与位置编码 Transformer模型是深度学习领域的一项重大突破，它彻底改变了序列建模的方式，尤其是在自然语言处理（NLP）任务中。其核心在于抛弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），完全依赖于注意力机制来实现序列的建模。本节将深入探讨Transformer模型的Encoder-Decoder结构，并详细解释位置编码的作用和实现方式。 5.3.1 Encoder-Decoder结构 Transformer模型采用了经典的Encoder-Decoder架构，但与传统的Encoder-Decoder模型有着本质的区别。 5.