Transformer块结构图

Transformer模型的基本结构图如下所示：

    Input
      ↓
   Embeddings
      ↓
  Positional Encoding
      ↓
   Transformer Blocks
      ↓
  Output

其中，Transformer由多个Transformer Blocks组成，每个Transformer Block由以下几个部分组成：

1. Self-Attention层（Self-Attention Layer）
2. 前馈神经网络层（Feed-Forward Neural Network Layer）
3. 残差连接（Residual Connections）
4. 层归一化（Layer Normalization）

在每个Transformer Block中，输入首先通过Self-Attention层进行自注意力计算，然后通过前馈神经网络层进行非线性转换。残差连接和层归一化被用于加速训练和提高模型的性能。

相关问题

transformer块

Transformer块是Transformer模型的基本组成单元之一。它由多个子层组成，包括自注意力层（Self-Attention Layer）和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。在编码器和解码器中，Transformer块的结构是相似的。具体而言，Transformer块首先对输入进行自注意力计算，然后通过残差连接和层归一化（Layer Normalization）来融合输入和自注意力计算结果。接下来，经过一个前馈神经网络层，再次进行残差连接和层归一化。多个Transformer块可以被串联在一起形成编码器或解码器。

在CV领域中，Transformer块被应用于多个任务，例如图像分类、目标检测和图像生成等。通过将图像分割成不同的区域或网格，将每个区域或网格的特征作为输入进行Transformer块的计算，可以实现对图像的全局或局部信息建模。

transformer 网络结构图是啥样

Transformer 网络结构包含了若干个编码器和解码器块，这些块之间使用注意力机制进行连接。

输入序列通过编码器块进行编码，然后将编码后的表示作为解码器块的输入。解码器块输出序列的每一步都使用注意力机制来聚焦输入序列的不同部分。

一个 Transformer 块的结构如下：

1. 多头注意力层
2. 逐点前馈网络层
3. 残差连接和层归一化层

输入序列经过多个 Transformer 块进行编码或解码之后，最终会得到序列的高维表示，这些表示可以用来做各种不同的任务。