botnet transformer

BotNet Transformer是一种深度学习模型，由Google的研究人员在2021年提出。它的核心思想是将Transformer模型的自注意力机制引入到了ResNet模型的瓶颈结构中。具体来说，BotNet模型使用Transformer Block替代了ResNet中的3x3卷积层，包含一个自注意力层和一个全连接层。BotNet还有几个不同规模和复杂性的变体，如botnet50ts_256、halo2botnet50ts_256、lamhalobotnet50ts_256和sebotnet33ts_256，它们主要区别在于模型的规模和复杂性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [第53步 深度学习图像识别：Bottleneck Transformer建模（Pytorch）](https://blog.csdn.net/qq_30452897/article/details/131741943)[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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