SOTA transformer
时间: 2023-08-21 22:05:25 浏览: 79
最先进的变压器模型(SOTA transformer)是指目前在某个特定任务领域中表现最好的变压器模型。根据引用的描述,Swin transformer 和 ConvNeXt 这两个模型相比于具有全局自我关注的Transformers表现出较弱的鲁棒性。然而,通过添加FAN(Flexible Attention Network),可以提高它们的健壮性,并使生成的FAN-SWN和FANHybrid变体具有较高的适应性和对损坏的强健壮性,***
相关问题
transformer SOTA
Transformer是一种使用注意力机制来处理序列数据的神经网络模型,由Google在2017年提出。它在许多自然语言处理任务中都表现出了优异的性能,成为了自然语言处理领域中的SOTA模型之一。
Transformer主要包括两个部分:编码器和解码器。编码器将输入序列编码成一系列隐藏向量,解码器根据编码器输出和目标序列生成相应的输出序列。Transformer的核心思想是利用注意力机制来实现序列之间的交互和信息传递,从而更好地捕捉序列之间的长距离依赖关系。
Transformer采用了多头注意力机制,可以同时关注输入序列中不同位置的信息。此外,它还引入了残差连接和层归一化等技术,有效地缓解了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。
在自然语言处理领域,Transformer已经被广泛应用于机器翻译、文本分类、语言模型等任务中,并且在多个任务上取得了领先的性能。
msa-transformer
引用:最近看了篇使用transformer进行底层图像处理任务的工作Pre-trained image processing transformer,这里分享一下。 。 引用:整个模型主要有三部分:1.multi-head:用于提取输入图像特征;2.transformer用于恢复图像损失信息;3.multi-tail:将transformer输出的特征恢复为图像。 。 引用:实验分为两个模块,第一个模块是各个子任务中,在超分辨、去噪都是SOTA结果,第二个模块是消融实验,验证了大数据集上transformer进行图像处理都比CNN要优异。 。
msa-transformer是指multi-head self-attention transformer,即多头自注意力transformer。它是使用transformer模型进行底层图像处理任务时的一部分,用于提取输入图像的特征。
整个模型的架构可以分为三个部分,其中multi-head用于提取输入图像的特征,transformer用于恢复图像的损失信息,multi-tail则将transformer输出的特征恢复为图像。
在实验中,分为两个模块进行验证。第一个模块是在各个子任务中,例如超分辨、去噪等,实验结果显示msa-transformer取得了SOTA的结果。第二个模块是消融实验,验证了在大数据集上,msa-transformer在图像处理任务上的优异性,优于CNN模型。