transformer概念
时间: 2023-11-22 15:50:38 浏览: 48
transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它是由Vaswani等人在2017年提出的,其原论文为。transformer的核心思想是使用自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息。
传统的序列模型,如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),在处理长序列时存在一些问题,如长期依赖性和并行计算的困难。而transformer通过引入自注意力机制,能够在不考虑序列顺序的情况下,同时处理整个输入序列。
自注意力机制允许模型根据输入序列中的不同位置之间的关系来分配不同的注意力权重。具体来说,transformer使用多头注意力机制,将输入序列分别映射到多个子空间,并在每个子空间中计算注意力权重。然后,通过对这些子空间的加权求和,得到最终的表示。
transformer模型由编码器和解码器组成。编码器将输入序列映射到一组高维向量表示,而解码器则根据编码器的输出和目标序列生成预测结果。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成,每个层都包含一个多头自注意力机制和一个前馈神经网络。
总结来说,transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,用于处理序列数据。它在自然语言处理和机器翻译等任务中取得了很好的效果。
相关问题
swin-transformer概念
swin-transformer是一种用于计算机视觉任务的通用主干网络。它可以被应用于图像分类、图像分割、目标检测等多个视觉下游任务。swin-transformer通过引入窗口位移机制,将输入图像分割成多个局部区域,并在每个局部区域上应用自注意力机制。这种设计使得swin-transformer在处理大尺寸图像时具有较好的计算和内存效率,并且具备较强的建模能力。
swin-transformer的架构包括Patch Merging模块和Swin-transformer Block模块。Patch Merging模块用于将局部区域进行有效的融合,以便整体感知输入图像的全局信息。Swin-transformer Block模块是swin-transformer的基本构建块,它由多个层级的自注意力机制组成,用于处理局部区域的特征建模。
与Vision Transformer (ViT)相比,swin-transformer引入了窗口位移机制,使得模型可以自适应地处理大尺寸图像。此外,swin-transformer还通过使用掩码机制和复杂度计算,提高了模型的可扩展性和计算效率。
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transformer模型概念
Transformer模型是一种神经网络,它通过跟踪序列数据中的关系(如这句话中的单词)来学习上下文并因此学习含义。Transformer 模型应用了一组不断发展的数学技术,称为注意力或自我注意力,以检测甚至是系列中遥远的数据 。
Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的,因此需要在输入中添加位置 Embedding,否则 Transformer 就是一个词袋模型了。 Transformer 的重点是 Self-Attention 结构,其中用到的 Q, K, V 矩阵通过输出进行线性变换得到。