transformer解读

Transformer 是一种用于自然语言处理和其他序列转换任务的深度学习模型架构。它在2017年由 Vaswani 等人提出，通过引入自注意力机制和多头注意力机制，取得了显著的成果。

Transformer 的核心思想是完全基于注意力机制的模型，它不依赖于循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 进行序列建模。该模型的输入和输出都是由嵌入向量组成的序列，例如单词或字符。Transformer 由编码器和解码器组成，每个部分都是堆叠的自注意力和前馈神经网络层。

编码器将输入序列转换为上下文感知的编码表示，解码器则根据编码器的输出和之前生成的部分目标序列来生成最终的输出序列。自注意力机制使得模型能够在输入序列中建立全局的依赖关系，每个位置对整个序列进行关注。多头注意力机制则允许模型同时关注不同表示子空间中的不同信息。这些机制共同提供了强大的建模能力，使得 Transformer 在翻译、摘要、对话生成等任务中表现出色。

除了自注意力和前馈神经网络层，Transformer 还引入了残差连接和层归一化等技术，用于缓解训练过程中的梯度消失和表达能力不足的问题。此外，Transformer 还使用了位置编码来保留输入序列中的顺序信息。

总结来说，Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，通过自注意力和多头注意力机制实现了对序列数据的建模。它在自然语言处理任务中取得了显著的突破，并成为了当前最先进的模型之一。

相关问题

transformer in transformer解读

Transformer in Transformer是一种用于处理图像的神经网络架构。在这个架构中，有两个层级的Transformer块，分别是Outer Transformer和Inner Transformer。Outer Transformer处理图像的Patch级别信息，即将图像切分成多个Patch，并将每个Patch作为输入进行处理。而Inner Transformer则处理更细粒度的信息，即将每个Patch再次切分成更小的Patch，并将其与Outer Transformer的输出进行融合。这样，Transformer in Transformer能够同时捕捉到图像的整体特征和局部细节，提高了对图像的理解能力。

需要额外说明的是，Transformer模型最初是应用于自然语言处理领域的，但最近在计算机视觉领域也得到了广泛应用。因此，在涉及Transformer的图像处理论文中，可能会省略一些在自然语言处理领域已经形成共识的内容，这可能会使计算机视觉领域的研究人员感到困惑。但是，对于理解Transformer in Transformer这一概念，可以将其视为一种在图像领域应用Transformer的方法，通过组合Outer Transformer和Inner Transformer来提高图像处理的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [TNT-Transformer in Transformer](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/124591473)[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: 50%"]
- *3* [一文读懂transformer(CV专享)](https://blog.csdn.net/KANG157/article/details/111499713)[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: 50%"]
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swin transformer解读

Swin Transformer 是一种基于 Transformer 的深度学习模型，用于解决视觉任务。它是在原始的 Vision Transformer（ViT）的基础上进行改进的，引入了两个关键概念：分层特征图和转移窗口注意力。这些改进解决了原始 ViT 的一些问题。Swin Transformer 的整体架构包括多个块，其中第一个块被称为“patch merging”。Swin Transformer 在图像分类和对象检测等广泛的视觉任务中被广泛应用作为主干架构。它被认为是一种高效且精准的模型，在当今许多视觉模型架构中得到广泛应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>