Flatten Transformer 相比传统的 Transformer 有哪些优势？

Flatten Transformer 是一种新型的 Transformer 模型，相比传统的 Transformer，它有以下几个优势：

1. 更高效的计算：Flatten Transformer 采用了类似于卷积神经网络的方式，将输入的序列进行分块，然后对每个块进行独立的计算，从而减少了计算量。

2. 更好的长序列建模能力：传统的 Transformer 在处理长序列时，由于存在大量的 self-attention 计算，导致计算复杂度和内存消耗都非常大。而 Flatten Transformer 通过分块计算，可以更好地处理长序列。

3. 更好的可解释性：Flatten Transformer 的结构更加简单明了，每个块之间相互独立，易于理解和解释。

相关问题

FLatten Transformer

Flatten Transformer是一种基于Transformer结构的语义分割模型，其核心思想是通过将输入图像进行下采样并划分成小的patches，然后将这些patches进行flatten操作，以便作为Transformer的编码器输入。这样做的目的是为了减少计算量并将图像的全局信息编码到每个小的patch中。

在Flatten Transformer中，还会插入一个类别标记（Class token），用于表示整个图像的语义信息。此外，每个patch的位置信息也会被加入到输入中，这是通过对每个位置信息进行简单的加法运算实现的。这些位置信息也可以被视为可训练的参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Dual-Flattening Transformers through Decomposed Row and Column Queries for Semantic Segmentation论文...](https://blog.csdn.net/qq_42476803/article/details/128570281)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer计算量和过程统计](https://blog.csdn.net/MicroE_Lv/article/details/122855331)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

flatten transformer

Transformer 模型中的 Flatten 操作是指将输入的多维张量展平为一维向量。在 Transformer 中，通常用于将编码器的输出（或解码器的输入）展平以便进一步处理。

在编码器部分，Transformer 模型接受一个序列作为输入，通过多层的自注意力机制和前馈神经网络对序列进行编码。编码器的每一层都会生成一个包含隐藏状态的张量，该张量的形状通常为 [batch_size, seq_length, hidden_size]。为了方便后续处理，可能需要将这个多维张量展平为形状为 [batch_size * seq_length, hidden_size] 的二维张量。

类似地，在解码器部分，通常需要将解码器的输入展平为二维张量，以便进行注意力计算和前馈传递。

展平操作可以通过各种方法实现，例如使用 reshape 函数或者 view 函数来改变张量的形状。具体的实现方式可以根据所使用的深度学习框架来决定。