transformer中文名称

Transformer在中文中的名称是"变压器"。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成和语言理解等。Transformer模型的核心思想是通过多层的自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文信息，从而实现对序列的建模和处理。它的设计极大地改进了传统的循环神经网络和卷积神经网络在处理长序列时的效果，并在许多NLP任务中取得了显著的性能提升。

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transformer的中文名称

Transformer的中文名称是变压器。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [chatGTP的全称Chat Generative Pre-trained Transformer](https://blog.csdn.net/yijiaobani/article/details/129006886)[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* [什么是Transformer模型？如何解释Transformer模型？](https://blog.csdn.net/m0_74693860/article/details/131376707)[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

Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它在2021年由香港中文大学等机构提出。它的名称"Swin"代表"shifted windows"，意味着它采用了一种新的窗口位移策略来处理大型图像，该策略允许模型在处理图像时更好地捕捉全局和局部特征。Swin Transformer的主要特点是使用分层的窗口机制，将图像划分为不同的块，每个块由一组Transformer模块处理。这种分层的窗口机制使得Swin Transformer能够处理更大的图像，同时保持较低的计算成本。Swin Transformer在多个计算机视觉任务中表现出了极好的性能，成为当前最先进的图像分类模型之一。