transformer整体框图
时间: 2024-05-25 17:08:59 浏览: 18
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,广泛应用于自然语言处理和其他序列数据的处理任务中。它的整体框图如下:
输入序列首先经过一个embedding层将每个词转换为向量表示,然后输入到多层encoder中。每层encoder包含两个子层,分别是self-attention和全连接层。self-attention层用于计算每个词与其他词的相对重要性,然后根据相对重要性对词向量进行加权平均得到新的词向量表示;全连接层则对每个位置的词向量进行独立的线性变换。最终,经过多次encoder后得到一个高维的特征表示。
在encoder结束后,得到的特征表示再经过一个decoder进行解码。decoder也包含多个层,每层由三个子层组成:self-attention、encoder-decoder attention和全连接层。其中self-attention和全连接层的作用与encoder中的类似;encoder-decoder attention则用于将encoder中得到的特征表示与decoder中的信息进行融合。最终,经过多次decoder后得到目标输出序列。
以上是Transformer模型的整体框图,它的主要特点是使用了自注意力机制,克服了传统循环神经网络中长序列依赖关系建模的问题,大大提升了序列建模的效果。
相关问题
swin transformer网络框图
以下是Swin Transformer的网络框图:
![Swin Transformer网络框图](https://github.com/microsoft/Swin-Transformer/raw/main/figures/swin_transformer_architecture.png)
Swin Transformer的核心是分层的Transformer结构,其中每个Transformer层由两个子层组成:一个全局子层和一个局部子层。在每个全局子层中,输入序列被分成若干个小块,每个小块都可以看作是一个图像块,并对这些图像块进行全局自注意力计算。在每个局部子层中,输入序列被分成多个局部块,每个局部块都只能看作是一个图像块的局部区域,并对这些局部块进行局部自注意力计算。全局和局部子层的输出分别被馈送到多层感知机(MLP)中,然后再通过残差连接和层归一化(LN)相结合。
Swin Transformer还包括一个仿射变换模块(PatchMerging),它可以将相邻的图像块合并为更大的块,并将这些块视为输入序列的新块。这种策略可以增加输入序列的有效长度,从而提高模型的预测性能。在输出层之前,Swin Transformer还包括一个全局池化层,将特征图压缩为一个全局特征向量,然后通过一个全连接层进行分类或回归预测。
swin transformer框图
抱歉,由于文本交互的限制,我无法直接展示图像。但是,你可以在CSDN或者其他搜索引擎中搜索"SWIN Transformer Architecture"来查找相关的框图和详细信息。SWIN Transformer是一种基于窗口机制的Transformer模型,它在计算效率和性能之间取得了平衡,并在计算机视觉任务中取得了很好的结果。希望这对你有所帮助!
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)