t ransformer是什么时候出的
时间: 2024-04-09 19:29:41 浏览: 88
Transformer是在2017年由Google的研究人员提出,他们的论文Attention is All You Need中首次引入了Transformer模型。这个模型引发了自然语言处理领的革命,它利了自注意力机(self-attention)来捕捉输入序列中的相关信息,取代了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)模型。Transformer在机器翻译等任务上取得了非常优秀的表现,并被广泛应用于各种自然语言处理任务中。
相关问题
t ransformer
Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型,最初由Google开发用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络(RNN)相比,Transformer使用自注意力机制来捕捉输入序列中的关系,从而在处理长序列时更加高效。
Transformer由编码器和解码器两部分组成,其中编码器将输入序列转换为隐藏表示,而解码器则使用这些隐藏表示生成输出序列。在自然语言处理中,Transformer已被广泛应用于各种任务,如文本分类、语言生成、问答等。
t ransformer tracking
以下是关于Transformer tracking的介绍:
- Transformer tracking是一种用于目标跟踪的方法,它在模型架构上进行了少量修改,保持了Transformer的并行性,并提高了效率。
- 与传统的基于树的网络处理相比,Transformer tracking在模型训练之前完成数据处理,而不是将数据处理放在模型训练中,从而提高了效率。
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