Transformer堆叠
时间: 2023-10-15 18:28:16 浏览: 35
Transformer的堆叠是指通过将多个Transformer模块叠加在一起来构建更复杂的神经网络结构。这种堆叠的方式使得网络可以更好地捕捉输入数据的复杂关系和长范围依赖性。在Transformer模型中,一个基本的Transformer由编码器和解码器组成,每个模块都包含多个自注意力机制和前馈神经网络。通过堆叠多个这样的模块,可以增加网络的深度和复杂度,从而提高模型的表示能力和性能。例如,在机器翻译任务中,可以堆叠多个编码器和解码器层来构建一个更强大的翻译模型。这种堆叠的Transformer模型已经在机器翻译、计算机视觉等领域取得了很好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Vis-TOP:视觉Transformer叠加处理器](https://blog.csdn.net/weixin_43958375/article/details/120910009)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Transformer解析#1](https://blog.csdn.net/qq_43508270/article/details/125132471)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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