Transformer整体结构图

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务。它是由Google公司提出的，被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等领域。

Transformer整体结构图如下所示：


可以看到，Transformer由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder用于将源语言的输入序列编码成一系列向量表示，Decoder则用于根据Encoder的输出以及目标语言的输入序列解码生成目标语言的输出序列。Encoder和Decoder都由多个相同的层级组成，每个层级都包含了多头注意力机制和前馈神经网络两个子模块。

在多头注意力机制中，输入序列中的每个位置都可以与其他位置进行交互，通过计算权重来确定每个位置对当前位置的贡献。而前馈神经网络则包含了两个全连接层，用于将输入向量映射到另一个向量空间。在整个模型中，每个位置的向量表示都会不断地被更新，从而最终生成最终的编码和解码结果。

相关问题

transformer结构图

根据引用中的描述，Transformer的整体结构由Encoder和Decoder两个部分组成，每个部分都包含6个block。我无法直接提供图片，但是你可以参考原始文章中的图示来获得更详细的Transformer结构图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer模型详解（图解史上最完整版）](https://blog.csdn.net/Trisyp/article/details/129202472)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer完全图解](https://blog.csdn.net/weixin_44305115/article/details/101622645)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

cnn-transformer结构图

抱歉，我无法提供图片，但是我可以向您描述CNN-Transformer结构的一般概念。

CNN-Transformer结构是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的混合架构。它的目标是克服CNN和Transformer各自的局限性，以获得更好的性能。

通常，CNN-Transformer结构首先使用CNN层来提取输入数据中的局部特征。CNN层通过卷积操作在输入数据上进行滑动窗口操作，从而捕获局部的空间特征。

接下来，提取的局部特征被输入到Transformer模型中。Transformer模型主要由自注意力机制和前馈神经网络组成，用于捕获全局的上下文信息。

在CNN-Transformer结构中，自注意力机制可以帮助模型学习输入数据不同位置之间的依赖关系，并捕捉长距离依赖。而CNN层则可以保留一些局部的细节特征。

整体而言，CNN-Transformer结构可以通过融合局部特征和全局上下文信息来提升模型性能，适用于许多任务，如图像分类、目标检测等。