transformer加过
时间: 2023-11-17 07:01:55 浏览: 21
Transformer是一种用于自然语言处理的神经网络模型,它在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。相比于传统的循环神经网络(RNN),Transformer能够更好地并行训练,同时利用多头注意力机制捕捉单词之间的多种维度上的相关性。Transformer的整体工作流程包括输入层、多个Block、Softmax预测输出单词等部分。如果您需要更详细的了解,可以参考提供的参考资料。
相关问题
transformer加unet
Transformer加UNet是一种混合结构,用于遥感图像语义分割。传统的Transformer网络在全局建模方面表现出色,但在定位能力方面存在不足。为了解决这个问题,TransUnet和TransFuse提出了将CNN和Transformer结合起来的方法。
TransUnet是将CNN和Transformer按顺序堆叠在一起,形成一个新的编码器结构。这样可以利用CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局建模能力,从而提高语义分割的性能。
TransFuse则同时执行CNN和Transformer的功能,并试图融合这两个功能。它在Transformer分支的解码器中使用了简单的渐进式上采样,以恢复空间分辨率。
总的来说,Transformer加UNet的混合结构可以充分利用CNN和Transformer的优势,提高遥感图像语义分割的性能。
transformer加resnet
根据引用和引用的内容,可以得知在从头开始训练时,ViTs的精度依然低于类似大小和吞吐量的卷积网络,而且在鲁棒性测试方面,ViT和ResNet之间也存在较大的差距。因此,为了提高ViTs的性能,可以考虑将Transformer和ResNet结合起来使用,以获得更好的结果。
根据引用的内容,Transformer可以处理多模态信号,这是因为Transformer中有更多的感知注意力Maps,这种稀疏性可以解释为什么一个Transformer可以处理多模态信号(视觉、文本和音频)。