attention transformer
时间: 2023-04-29 08:06:01 浏览: 53
注意力变换器(Attention Transformer)是一种深度神经网络模型,广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。它通过使用注意力机制,能够自动从输入数据中提取重要特征,有效地提高了模型的性能。其中最著名的应用是Google推出的Transformer,被用于机器翻译任务,并在该领域取得了极高的成果。
相关问题
cross attention transformer
交叉注意力变换器(Cross-Attention Transformer)是一种变换器模型的扩展,用于在自然语言处理任务中处理跨序列的关系。在传统的自注意力变换器(Self-Attention Transformer)中,每个序列中的位置只与该序列内的其他位置相关,而交叉注意力变换器允许不同序列之间的交互。
在交叉注意力变换器中,有两个输入序列A和B。对于输入序列A中的每个位置,模型会通过计算其与序列B中每个位置的注意力分数来获取跨序列的信息。这样,模型可以根据输入序列B中的相关信息对输入序列A进行编码,并将这些信息融合到后续的计算中。
交叉注意力变换器在机器翻译、文本对齐和问答等任务中得到了广泛应用。它可以帮助模型捕捉输入序列之间的语义和语法关系,从而提高模型在复杂任务上的性能。
Deformable Attention Transformer
Deformable Attention Transformer(DAT)是一种基于注意力机制的神经网络模型,它可以在计算机视觉任务中实现高效的特征提取和图像分割。与传统的注意力机制不同,DAT引入了可变形卷积和可变形池化操作,使得模型可以自适应地调整感受野大小和形状,从而更好地适应不同的目标形状和尺度。