转换器是一种神经网络架构，主要用于处理顺序数据，特别是在自然语言处理 (NLP) 中。与传统的rnn或lstm不同，转换器使用自我注意机制来并行处理整个数据序列，而不是逐步处理。
这种自我注意机制允许模型权衡句子中不同单词的重要性，而不管它们的位置如何。Transformers对于语言翻译、文本生成和情感分析等任务非常有效。
像BERT、GPT和T5这样的Transformer模型通过提供高度可并行化、可扩展的架构，在各种基于语言的任务中提供最先进的性能，从而彻底改变了NLP。
什么是生成对抗网络（GAN）？
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为什么异常检测重要？
异常检测很重要，因为它有助于识别数据中异常的模式或行为，这些模式或行为可能指示存在问题或机会。对于开发人员和技术专业人员来说，识别这些异常可以促使系统中早期问题的检测，提高安全措施，增强决策过程。例如，如果一个服务器突然接收到流量激增，异常
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前馈神经网络和递归神经网络之间有什么区别？
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