transformer代码解读
时间: 2023-08-17 20:07:09 浏览: 73
Transformer的代码解读涉及到多个模块和原理的讲解。在Transformer的基本原理和每个模块的原理和代码的讲解中,我们逐步拆解了Transformer,并通过一个玩具级的demo实践了Transformer的训练和推理流程,旨在让初学者对Transformer有更清晰的认知。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer 代码完全解读!](https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/120540057)[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: 100%"]
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相关问题
Anomaly Transformer代码解读
Anomaly Transformer是一种用于时间序列异常检测的深度学习模型,主要基于Transformer模型进行改进和优化。其主要思路是通过在Transformer的编码器中加入多层注意力机制来对时间序列数据进行建模,从而实现异常检测的功能。
具体来说,Anomaly Transformer的编码器主要由以下几部分组成:
1. 输入嵌入层:将时间序列数据转换为向量形式,并进行输入特征的选取和处理。
2. 堆叠式多层自注意力层(S-MHSA):在每一层自注意力层中,模型会自动捕捉时间序列中的相关性,并从中学习到更加丰富的特征表示。
3. 堆叠式多层前向传播层(FFN):通过两个线性变换和一个ReLU激活函数来对特征向量进行进一步的非线性变换。
4. 全局平均池化层(GAP):将所有特征向量进行平均池化,得到整个序列的特征表示。
通过以上组件的堆叠和组合,Anomaly Transformer可以对时间序列数据进行有效的建模,并从中学习到适合于异常检测的特征表示。同时,模型还可以通过引入外部监督信息,来进一步提升其检测能力。
关于Anomaly Transformer的具体实现和代码解读,请参考相关论文和代码库。如果您有相关问题或需要更详细的介绍,请继续提问。
video transformer 代码解读
Video Swin Transformer的代码解读主要分为三个部分:video to token、model stages和head。
首先,video to token部分是将视频序列转换为令牌序列的过程。这个部分的代码主要是通过对视频帧进行特征提取,然后将特征映射到令牌序列中。这个过程可以帮助模型更好地理解视频的时空信息。
接下来,model stages部分是模型的主要结构。这个部分的代码实现了Swin Transformer的核心架构。它包含了多个层次的Transformer编码器,用于对令牌序列进行特征提取和编码。每个编码器层都由多个Transformer块组成,通过自注意力机制和前馈神经网络来处理序列的信息。
最后,head部分是模型的输出层。这个部分的代码将编码后的特征映射到最终的分类或回归结果。根据具体的任务需求,可以使用不同的头部结构,例如全连接层或卷积层,来处理编码后的特征并生成最终的预测结果。
总的来说,Video Swin Transformer的代码解读主要包括视频到令牌的转换、模型结构的构建以及输出层的设计。这些代码的实现可以帮助我们理解Video Swin Transformer是如何处理视频数据并生成预测结果的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[Video Transformer] Video Swin Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_46746665/article/details/122567590)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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