cls transformer
时间: 2023-09-08 08:07:16 浏览: 50
Transformer 是一种用于序列到序列任务的深度学习模型架构,它在自然语言处理领域取得了巨大成功。Transformer 使用了自注意力机制(self-attention)来解决长距离依赖问题,并且在不使用递归或卷积的情况下实现了并行计算,使得训练速度变得更快。Transformer 的一个经典应用是机器翻译任务,但它也被广泛用于其他自然语言处理任务,如文本摘要、问答系统等。CSDN 上有一些关于 Transformer 的教程和代码实现,你可以去了解一下。
相关问题
transformer中的cls
在中,"cls"代表"classification",它是一个特殊的标记符号。在ViT算法中,ViT提出了一个可学习的嵌入向量Class Token,将它与其他输入向量一起输入到Transformer结构中进行编码。然后,使用这个Class Token进行分类预测,它在所有Token的第一个位置,即编码中的x[:,0]。通过这个Class Token进行分类预测可以将Transformer应用于图像分类任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ViT:实现Vi(sion)T(transformer)](https://download.csdn.net/download/weixin_42134537/19081997)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [vit transformer中的cls_token](https://blog.csdn.net/weixin_41803874/article/details/125729668)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
transformer中补丁令牌和CLS令牌的区别
在Transformer中,补丁令牌和CLS令牌都是用于输入序列的特殊令牌。它们的区别在于它们的位置和用途不同。
补丁令牌是在输入序列的开头添加的特殊令牌,用于表示输入序列的图像块。在Vision Transformer(ViT)中,输入图像被分成一组小的图像块,每个图像块都被重塑为一个向量,并在其前面添加一个补丁令牌。这样,整个输入序列就可以被视为一个由补丁令牌和图像块向量组成的序列。补丁令牌的作用是为了让Transformer能够处理图像数据。
CLS令牌是在输入序列的开头添加的特殊令牌,用于表示整个输入序列的语义信息。在自然语言处理任务中,CLS令牌通常用于表示整个输入句子的语义信息。在Vision Transformer中,CLS令牌用于表示整个输入图像的语义信息。CLS令牌的作用是为了让Transformer能够处理序列数据。
因此,补丁令牌和CLS令牌的区别在于它们的位置和用途不同。补丁令牌用于表示输入序列的图像块,而CLS令牌用于表示整个输入序列的语义信息。