transformer基础

Transformer是一种用于自然语言处理的神奇神兽，它能够在翻译、摘要生成等任务上展现出色的表现。它的强大和灵活性使得我们能够更好地理解和生成文本。这只是Transformer的基础知识，还有更多深入的细节等待着我们去探索。希望这些简单的解释能够帮助您对Transformer有一个初步了解。如果您还有其他问题，不要犹豫，继续向我提问吧！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [transformer基础知识](https://blog.csdn.net/yzx0308/article/details/131452639)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

vision transformer基础知识

Vision Transformer (ViT)是一种基于Transformer架构的视觉模型，它是一种全新的图像分类方法，将图像转化为序列数据，然后输入到Transformer中进行处理。它是由Google Brain团队在2020年提出的，结合了深度学习和自然语言处理的思想，旨在提高计算机视觉任务的性能。

ViT的基本思想是将图像划分为固定数量的块，并将每个块的像素值展平到一个向量中。然后这些向量被视为一个序列，输入到Transformer中进行处理。其中，ViT使用了一个特殊的块，称为“CLS”块，它代表整个图像的分类结果。

与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT不需要手动设计卷积核，而是通过自注意力机制（self-attention mechanism）来学习图像中的特征。自注意力机制可以捕捉图像中不同区域之间的相互作用，从而更好地利用了图像中的上下文信息。

在训练过程中，ViT使用了大量的数据和预训练模型进行训练。在测试时，可以使用微调或全局平均池化等技术来进行微调或推理。

总的来说，ViT是一种非常有潜力的视觉模型，它在许多计算机视觉任务上的表现已经超过了传统的CNN模型，具有广泛的应用前景。

swim transformer 在transformer基础上修改了什么

swim transformer 在 transformer 基础上修改了 self-attention 层的计算方式。传统的 transformer 使用的是全连接网络来计算 self-attention，而 swim transformer 使用了一种新的方法，称为 spatially weighted self-attention。它通过将图像划分成不重叠的子区域，并计算每个子区域与其他子区域之间的相似度，然后使用这些相似度来计算 self-attention。

swim transformer 的修改主要有以下几点：
1. 子区域划分：swim transformer 将输入图像划分成多个子区域，每个子区域都被视为一个节点。
2. 相似度计算：对于每个子区域，swim transformer 使用局部感知域内的信息来计算与其他子区域的相似度。这种相似度计算方法能够捕捉到局部特征和全局特征之间的关系。
3. 空间加权 self-attention：在计算 self-attention 时，swim transformer 使用空间加权的方式来融合不同子区域的信息。这种加权方式通过考虑每个子区域与其他子区域之间的相似度来决定权重，从而使得重要的子区域能够对结果产生更大的影响。