adadelta用于transformer

Adadelta是一种常用的优化算法，用于训练神经网络。在Transformer中，Adadelta可以用于优化模型的参数，从而提高模型的性能。

在Transformer中，Adadelta可以与其他常用的优化算法，如Adam和SGD（随机梯度下降）等进行比较。Adadelta相对于其他优化算法的优点是可以自适应地调整学习率，对于不同的参数具有不同的学习率。此外，Adadelta还可以有效地处理梯度消失问题，这在Transformer中非常重要。

总的来说，在Transformer中使用Adadelta优化算法是一个不错的选择，但是具体的效果还需要根据具体的情况进行评估和调整。

相关问题

transformer用于异常检测

引用提到了一篇论文，标题为《TranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data》，该论文介绍了一种基于深度Transformer网络用于异常检测的方法。引用和引用介绍了其他使用Transformer进行异常检测的算法，如AnoViT和UTRAD。

Transformer是一种经典的神经网络结构，最初被用于自然语言处理任务，但后来也被应用于其他领域，包括异常检测。在异常检测中，Transformer可用于对时间序列或其他类型的数据进行建模和预测。通过学习数据的规律和特征，Transformer可以检测出与正常模式不符的异常模式。

具体而言，Transformer通过自注意力机制（self-attention）来捕捉数据中的关联信息，并通过多头注意力机制（multi-head attention）来提取多个不同特征的表示。这些特征表示可以用于异常检测任务中的预测和判断。

使用Transformer进行异常检测的方法通常包括两个主要步骤：训练和推断。在训练阶段，模型通过学习正常数据的特征表示来建立基准模型。然后，在推断阶段，模型用于预测新数据点的异常程度，通常使用重构误差或异常分数来评估。

swin transformer用于建模

图像建模。

Swin Transformer是一种用于图像建模的Transformer架构。传统的卷积神经网络（CNN）在处理大尺寸图像时可能会遇到内存和计算资源的限制，而Swin Transformer通过引入分层的Transformer结构来解决这个问题。

Swin Transformer将图像划分为不同的图块（或称为小图像块），然后通过多层Transformer模块进行处理。这些小图像块可以并行地进行计算，从而提高了计算效率。此外，Swin Transformer还引入了窗口化的Self-Attention机制，通过利用不同尺度的窗口来捕捉不同层次的语义信息。

通过引入Transformer结构和窗口化的Self-Attention机制，Swin Transformer在图像建模任务上取得了很好的表现。它在多个图像分类和目标检测任务中都取得了与或超过传统CNN模型相媲美甚至更好的结果。

总而言之，Swin Transformer是一种用于图像建模的新型架构，通过引入Transformer模块和窗口化的Self-Attention机制来提高效率和性能。