Transformer用自注意力机制来处理时序数据，不同于RNN的串行，Transfomer因为每个时间步可以同时计算，可以实现并行。

自注意力机制：

利用三个权重矩阵，即WQ,WK,WV（如果是多个WQ,WK,WV则为多头注意力），与输入x相乘得到向量q,k,v。不同的x对应不同的q,k,v。计算当前x的值时，将当前x的q分别与其他x的k相乘再分别除以k维度的开方。得到的值进行softmax。这样当前的x对每一个x（包含自己）都有一个得分。再将得分与每个x对应的v相乘，再将左右所有乘的结果相加得到当前x的z。

前馈神经网络：

使用全连接网络，其中含有两个ReLU激活函数

解码器：

相比编码器多了编码-解码注意力机制，不同的是其使用的是encoder输出的q。