频率transformer模型架构图
时间: 2024-05-10 18:13:23 浏览: 10
频率Transformer模型是一种用于音频处理的神经网络架构。它与传统的Transformer模型类似,但其输入是音频信号而不是文本序列。
频率Transformer模型主要由以下几个部分组成:
1.输入层:将音频信号转换为频谱图,并将其输入模型。
2.编码器:由多个编码器层组成,每个编码器层中包含多头自注意力机制、前向神经网络和残差连接。编码器将输入的频谱图转换为高级抽象特征。
3.解码器:由多个解码器层组成,每个解码器层中包含多头自注意力机制、多头交叉注意力机制、前向神经网络和残差连接。解码器将编码器输出的高级抽象特征转换为音频信号。
4.输出层:将解码器的输出转换为音频信号。
相关问题
transformer模型架构图
Transformer模型的架构图如下所示:
Input (Embedding) -> Encoder -> Decoder -> Output (Linear)
其中,Encoder和Decoder都由多个层组成,每个层都包含了自注意力机制和前馈神经网络。Encoder将输入序列映射到隐藏表示,而Decoder则使用Encoder的隐藏表示生成输出序列。
输入序列经过Embedding层得到词向量表示,然后经过Positional Encoding层加入位置信息。然后,输入序列经过多个Encoder层,每个Encoder层包含了多头注意力机制和前馈神经网络,以及残差连接和层归一化操作。Encoder的输出作为Decoder的输入。
Decoder也由多个层组成,每个层同样包含了自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。Decoder的输出经过线性层,得到最终的输出序列。
Transformer 模型架构
Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型架构,其中包括编码器和解码器。编码器由多个Transformer Encoder block组成,每个block由多个子模块组成,包括self-attention、feed-forward neural network和add & norm模块。编码器的作用是将输入序列转换为一系列高级特征表示。解码器也由多个Transformer Encoder block组成,但在解码器中,还包括一个额外的self-attention层,用于处理解码器端的输入。Transformer模型的核心是self-attention机制,它能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。通过使用多头注意力机制,Transformer能够同时关注输入序列的不同部分,从而提高模型的表达能力。相比于传统的RNN/LSTM模型,Transformer具有并行计算的优势,能够更快地处理长序列数据,并且能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。因此,Transformer被认为是一种可以代替seq2seq模型的有效架构。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【自然语言处理】BERT,Transformer的模型架构与详解](https://blog.csdn.net/weixin_39574469/article/details/119737703)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]