transformer的结构图

下面是Transformer的结构图：


Transformer中主要包括两个部分：Encoder和Decoder。Encoder和Decoder都由若干个相同的层组成，每个层包含了Multi-Head Attention和Feed Forward Neural Network两个子层，并且在这两个子层之间还添加了一个残差连接和一个Layer Normalization层。在Decoder的每个层中，还添加了一个Masked Multi-Head Attention子层用于对输入序列进行遮挡。

Encoder的输入是一个序列，而Decoder的输入则是Encoder的输出和目标序列。在Decoder中，每个位置的输出都由当前位置之前的输出和当前位置的输入经过Self-Attention计算得到，然后再经过Encoder-Decoder Attention计算得到，最后通过一个全连接层得到最终输出。

相关问题

transformer结构图

根据引用中的描述，Transformer的整体结构由Encoder和Decoder两个部分组成，每个部分都包含6个block。我无法直接提供图片，但是你可以参考原始文章中的图示来获得更详细的Transformer结构图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer模型详解（图解史上最完整版）](https://blog.csdn.net/Trisyp/article/details/129202472)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer完全图解](https://blog.csdn.net/weixin_44305115/article/details/101622645)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

swin transformer结构图

以下是Swin Transformer的结构图：


可以看到，Swin Transformer包含了多个基于缩放的块（Swin Block），每个块都包含了多个跨分组的注意力层和全连接层。Swin Block之间还有一个下采样模块，用于将特征图的分辨率减半。整个网络的输入是一张图像，输出是该图像的特征表示。