解读Transformer架构
时间: 2023-07-14 15:53:28 浏览: 69
Transformer是一种基于注意力机制的序列到序列模型,其架构主要分为编码器和解码器两部分。其中,编码器由多个相同的层组成,每个层包含两个子层:多头自注意力机制和前馈神经网络;解码器也由多个相同的层组成,每个层包含三个子层:多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。
在编码器中,多头自注意力机制可以将输入序列中的每个词与其他词进行交互,从而捕捉输入序列中的上下文信息;前馈神经网络则可以更好地提取特征。每个编码器层都可以获得前一层编码器层的输出作为输入,从而更好地捕捉输入序列中的上下文信息。
在解码器中,多头自注意力机制可以将目标序列中的每个词与其他词进行交互,从而捕捉目标序列中的上下文信息;编码器-解码器注意力机制可以将解码器中的每个词与编码器中的所有词进行交互,从而将编码器中的上下文信息与解码器中的上下文信息进行融合;前馈神经网络则可以更好地提取特征。每个解码器层都可以获得前一层解码器层的输出作为输入,从而更好地捕捉目标序列中的上下文信息。
通过这种架构,Transformer可以更好地处理长序列和捕捉全局依赖关系,从而在机器翻译、自然语言处理等领域取得了很好的效果。
相关问题
transformer解读
Transformer 是一种用于自然语言处理和其他序列转换任务的深度学习模型架构。它在2017年由 Vaswani 等人提出,通过引入自注意力机制和多头注意力机制,取得了显著的成果。
Transformer 的核心思想是完全基于注意力机制的模型,它不依赖于循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 进行序列建模。该模型的输入和输出都是由嵌入向量组成的序列,例如单词或字符。Transformer 由编码器和解码器组成,每个部分都是堆叠的自注意力和前馈神经网络层。
编码器将输入序列转换为上下文感知的编码表示,解码器则根据编码器的输出和之前生成的部分目标序列来生成最终的输出序列。自注意力机制使得模型能够在输入序列中建立全局的依赖关系,每个位置对整个序列进行关注。多头注意力机制则允许模型同时关注不同表示子空间中的不同信息。这些机制共同提供了强大的建模能力,使得 Transformer 在翻译、摘要、对话生成等任务中表现出色。
除了自注意力和前馈神经网络层,Transformer 还引入了残差连接和层归一化等技术,用于缓解训练过程中的梯度消失和表达能力不足的问题。此外,Transformer 还使用了位置编码来保留输入序列中的顺序信息。
总结来说,Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型,通过自注意力和多头注意力机制实现了对序列数据的建模。它在自然语言处理任务中取得了显著的突破,并成为了当前最先进的模型之一。
transformer in transformer解读
Transformer in Transformer是一种用于处理图像的神经网络架构。在这个架构中,有两个层级的Transformer块,分别是Outer Transformer和Inner Transformer。Outer Transformer处理图像的Patch级别信息,即将图像切分成多个Patch,并将每个Patch作为输入进行处理。而Inner Transformer则处理更细粒度的信息,即将每个Patch再次切分成更小的Patch,并将其与Outer Transformer的输出进行融合。这样,Transformer in Transformer能够同时捕捉到图像的整体特征和局部细节,提高了对图像的理解能力。
需要额外说明的是,Transformer模型最初是应用于自然语言处理领域的,但最近在计算机视觉领域也得到了广泛应用。因此,在涉及Transformer的图像处理论文中,可能会省略一些在自然语言处理领域已经形成共识的内容,这可能会使计算机视觉领域的研究人员感到困惑。但是,对于理解Transformer in Transformer这一概念,可以将其视为一种在图像领域应用Transformer的方法,通过组合Outer Transformer和Inner Transformer来提高图像处理的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [TNT-Transformer in Transformer](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/124591473)[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* [一文读懂transformer(CV专享)](https://blog.csdn.net/KANG157/article/details/111499713)[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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