Трансформерная сеть (Transformer) - это архитектура искусственных нейронных сетей, которая используется для обработки последовательностей данных, таких как тексты, звуки и изображения. Трансформерная сеть была разработана в 2017 году и стала широко используемой благодаря своей эффективности в обработке текстовых данных.

Трансформерная сеть отличается от других типов сетей, таких как сверточные и рекуррентные нейронные сети, тем, что она не использует явно заданный порядок обработки последовательности. Вместо этого она использует механизм внимания (attention), который позволяет сети обращаться к различным элементам последовательности с разным уровнем важности.

Механизм внимания позволяет трансформерной сети выделять важные признаки и зависимости в тексте и преобразовывать их в более высокоуровневое представление. Это позволяет сети генерировать более качественные результаты, например, в задачах генерации текста и перевода языка. Трансформерные сети широко используются в области обработки естественного языка и в других областях машинного обучения.