动手深度学习 笔记9
Transformer 模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖，并且同时处理序列的每个位置的tokens，上述优势使得Transformer模型在性能优异的同时大大减少了训练时间。 Transformer同样基于编码器-解码器架构，与seq2seq的区别在于： Transformer blocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks，该模块
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