类别令牌 transformer

Transformer 是一种非常流行的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成和问答系统等。它的核心思想是使用自注意力机制来建立输入序列中各个位置间的依赖关系，从而捕捉上下文信息。

类别令牌（class token）是在 Transformer 模型中引入的一种特殊的输入表示方式。通常，在输入序列的开头会添加一个特殊的令牌，用于表示整个序列所属的类别或任务类型。这样做的目的是让模型能够根据不同任务的要求，有针对性地学习适应不同类别或任务的特征。

举个例子，假设我们要训练一个 Transformer 模型来进行情感分类任务，可以在输入序列的开头添加一个类别令牌来表示情感类别（如正面、负面、中性）。这样，模型就能够在学习过程中将注意力放在该类别信息上，并更好地理解和区分不同情感类别之间的特征。

相关问题

transformer模型令牌

Transformer模型中的令牌是指输入序列中的每个单词或符号，每个令牌都有一个对应的嵌入向量。这些嵌入向量是模型学习的参数之一，用于将输入令牌映射到模型的隐藏层表示。在编码器和解码器中，令牌嵌入向量被输入到多头自注意力机制中，以便模型能够学习输入序列中令牌之间的关系。在输出端，模型使用令牌嵌入向量来生成目标序列。因此，令牌是Transformer模型中非常重要的概念之一。

transformer中补丁令牌和CLS令牌的区别

在Transformer中，补丁令牌和CLS令牌都是用于输入序列的特殊令牌。它们的区别在于它们的位置和用途不同。

补丁令牌是在输入序列的开头添加的特殊令牌，用于表示输入序列的图像块。在Vision Transformer（ViT）中，输入图像被分成一组小的图像块，每个图像块都被重塑为一个向量，并在其前面添加一个补丁令牌。这样，整个输入序列就可以被视为一个由补丁令牌和图像块向量组成的序列。补丁令牌的作用是为了让Transformer能够处理图像数据。

CLS令牌是在输入序列的开头添加的特殊令牌，用于表示整个输入序列的语义信息。在自然语言处理任务中，CLS令牌通常用于表示整个输入句子的语义信息。在Vision Transformer中，CLS令牌用于表示整个输入图像的语义信息。CLS令牌的作用是为了让Transformer能够处理序列数据。

因此，补丁令牌和CLS令牌的区别在于它们的位置和用途不同。补丁令牌用于表示输入序列的图像块，而CLS令牌用于表示整个输入序列的语义信息。