Transformer 结构是一种深度神经网络架构，它在自然语言处理领域中被广泛应用，如文本分类、机器翻译等。Transformer 结构的工作原理可以概括为以下几个步骤：

1. 输入表示：将输入的文本序列表示为向量序列，每个向量表示一个单词或字符。

2. 多头自注意力机制：使用多头自注意力机制来计算每个向量在整个序列中的重要性得分。

3. 前馈神经网络：使用前馈神经网络来对多头自注意力机制的输出进行处理，以生成更高级别的特征表示。

4. 输出预测：使用全连接层来对前馈神经网络的输出进行预测，如文本分类的输出为类别标签，机器翻译的输出为目标语言的文本序列。

Transformer 结构的核心是多头自注意力机制，它通过计算每个向量在整个序列中的重要性得分，从而实现对序列中所有信息的全局感知。这种全局感知能力使得 Transformer 结构在处理长文本序列时具有很好的性能表现。