tansformer的缺点

Transformer的缺点主要包括以下几点：
1. 缺乏归纳偏置能力：相比于具有平移不变性和局部性的CNN，Transformer在数据不足时不能很好地泛化到新的任务上。
2. 缺乏先验知识：Transformer只是给出了数据和一堆模型让你自己去学习，没有内置的先验知识。这在数据量较少的情况下可能无法取得比CNN或RNN更好的效果。
3. 可解释性较差：由于Transformer的复杂性，其模型的解释性相对较差。这意味着我们很难理解模型为什么会做出某些预测或决策。

相关问题

Tansformer

Tansformer是一种用于自然语言处理和计算机视觉任务的深度学习架构。它在处理序列数据时表现出色，并在许多应用中取得了重要的突破。Tansformer架构通过注意力机制来捕捉输入序列的全局依赖关系，并且不像循环神经网络那样依赖于顺序处理。这使得Tansformer能够并行地处理序列数据，提高了计算效率。

Tansformer包含了两个关键组件：Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器将输入序列转换为连续表示，而解码器则根据编码器的输出生成目标序列。Tansformer的核心是自注意力机制，它能够在输入序列中找到最相关的信息，并进行加权聚合。此外，Tansformer还引入了位置编码，用于为输入序列的不同位置提供信息。

关于Tansformer的实现，可以使用不同的方法来进行词嵌入。可以使用word2vec或者pytorch中的nn.Embedding实现词嵌入。其中nn.Embedding是一个预训练的词嵌入模型，可以在训练过程中对词嵌入进行改进。此外，Tansformer还可以使用位置编码来处理序列中单词的顺序信息。

tansformer

Transformer是一种用于处理序列数据的深度学习模型。它在自然语言处理任务中表现出色，特别是在机器翻译任务中。Transformer由编码器和解码器两部分组成，每个部分都由多个相同的层组成。

在Transformer中，Word Embedding起到了将输入的离散的词汇转换为连续的向量表示的作用。可以使用word2vec或者pytorch中的nn.Embedding实现Word Embedding。在使用nn.Embedding时，将Pre-trained的Embeddings固化，并设为Trainable，这样在训练过程中可以对Embeddings进行改进。

Positional Embedding是为了处理序列中单词的位置信息而引入的。它通过在Word Embedding向量中加上一个位置编码向量来表示单词的位置信息。

调用Transformer模型时，需要提供输入参数，如source_vocab和target_vocab表示源语言和目标语言的词汇表大小，N表示编码器和解码器层的数量。

在Transformer模型中，还会使用注意力机制（attention）来帮助模型关注序列中的不同部分。注意力机制允许模型根据输入的不同部分分配不同的权重。在调用注意力机制时，需要提供查询（query）、键（key）和值（value）以及一个掩码（mask）。

最后，Transformer模型还包括一个生成器（Generator），它将编码器的输出转换为最终的预测结果。

请注意，以上是对Transformer模型中一些关键概念和调用的简要介绍，具体实现和细节可能因具体任务而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>