人类的态势感知能力是指人类对周围环境的感知和理解能力，可以通过感知环境中的各种信息来判断当前的情境和态势。Transformer模型是一种常用的神经网络结构，用于处理自然语言处理任务和计算机视觉任务。下面例子可以说明人类态势感知的Transformer机理：

假设有一个人类正在观察一个团队进行足球比赛。这个团队有11名球员和一个裁判，比赛场地上有一个足球，以及四个球门。这个人类使用他的视觉系统感知到这个场景，并通过他的大脑进行处理来理解这个场景。

1、输入编码

人类的视觉系统将场景的各个元素（球员、裁判、球门等）的视觉信息转化为电信号，并传输到大脑的感知区域。Transformer的输入编码层也有类似的作用，将输入的文本或图像等信息转化为向量表示。

2、自注意力机制

人类的大脑中存在自注意力机制，该机制能够在处理场景时，关注和加权不同元素的重要性。比如，在观看足球比赛时，人类的大脑可能会将注意力集中在球员和足球上，而对裁判和其他场景元素的重要性较低。Transformer模型中的自注意力机制也类似，通过在输入序列中计算不同位置之间的注意力权重，来关注和加权不同位置的信息。

3、多头注意力

人类的大脑可以同时处理多个信息，例如，同时关注足球的位置、球员的动作和裁判的指示。Transformer模型中的多头注意力机制也具备相似的功能，可以同时关注不同位置和不同类型的信息。

4、编码器和解码器

人类的大脑对观察到的信息进行编码和整理，以便更好地理解和预测。Transformer模型中的编码器和解码器层也具备相似的功能，通过多层神经网络结构对输入序列进行编码和解码，以提取和整理输入序列的特征。

通过以上步骤，人类可以感知和理解场景中的不同元素和关系，从而得出当前的情境和态势。Transformer模型也可以通过类似的机制，对输入的文本或图像等进行处理和理解，以完成不同的任务。