骨架transformer

骨架Transformer指的是Transformer模型的基本结构或框架，它是一种常用的神经网络模型，用于处理序列数据，如自然语言处理任务中的文本序列。Transformer模型由Google提出，通过使用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中的上下文关系。

骨架Transformer主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将输入序列进行编码表示，解码器则负责根据编码器的输出生成目标序列。每个编码器和解码器由多个相同结构的层（Layer）堆叠而成，每个层内部包括多头自注意力机制和前馈神经网络。

在自然语言处理任务中，骨架Transformer能够学习到输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而在生成输出序列时更好地理解上下文。它在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中取得了很好的效果，并成为了当前主流的模型架构之一。

需要注意的是，骨架Transformer只提供了基本的框架和结构，并不包含具体的模型参数。具体应用时，需要根据任务需求对骨架Transformer进行进一步的定制和训练。

相关问题

transformer骨架行为识别

Transformer骨架行为识别是一种使用Transformer网络来进行人体骨架关键点检测和行为识别的技术。通常情况下，它是通过在输入图像中检测人体骨架关键点，然后利用Transformer网络对这些关键点进行编码和建模，从而实现对人体行为的识别。

在这种方法中，首先需要使用一个人体姿态估计算法（例如OpenPose）来检测图像中的人体骨架关键点。然后，将这些关键点坐标作为输入，构建一个由多个Transformer层组成的网络结构。这些Transformer层可以对关键点序列进行编码和建模，捕捉到关键点之间的时序关系和上下文信息。

最后，通过在Transformer网络的输出上添加一个分类器（如全连接层），可以对不同的行为进行分类。这个分类器可以根据具体的任务进行设计，例如动作分类、动作预测等。

总的来说，Transformer骨架行为识别技术利用了Transformer网络强大的序列建模能力，结合人体骨架关键点信息，可以实现准确高效的行为识别。

TransformER

TransformER是一个基于Transformer模型的实体关系抽取器。它是由CSDN开发的C知道团队开发的，旨在从文本中自动提取实体和它们之间的关系。

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。TransformER利用Transformer模型的强大表达能力，能够对输入文本进行编码，并学习到实体之间的关系。

TransformER的工作流程如下：
1. 输入文本预处理：将输入文本进行分词、词性标注等预处理操作。
2. 实体识别：使用命名实体识别技术，识别出文本中的实体，如人名、地名、组织机构等。
3. 关系抽取：通过Transformer模型对输入文本进行编码，学习到实体之间的关系。
4. 输出结果：将抽取到的实体和关系进行整理和展示。

TransformER在许多实际应用中具有广泛的应用，如信息抽取、问答系统、知识图谱构建等。它能够帮助用户从大量文本中快速准确地提取出有用的信息。