hybrid transformer paradigms.

混合Transformer范例是指将不同类型的Transformer结构组合在一起以获得更好的性能。这些混合模型可以包括传统的Transformer模型，BERT，GPT等。这些模型可以通过使用不同的预训练技术和微调方法来进行改进，例如prompt tuning方法。混合Transformer模型已经在自然语言处理领域取得了很大的成功，例如在机器翻译，文本生成和文本分类等任务中。

相关问题

transformer pred.npy true.npy 结果

根据提供的信息，可以推测"transformer pred.npy"和"true.npy"应该是两个文件的名称，分别表示Transformer模型预测的结果文件和真实结果文件。

"transformer pred.npy"文件应该是Transformer模型对某个任务或数据集的预测结果保存的文件。根据文件名的后缀".npy"可以猜测该文件是按照NumPy数组的格式保存的数据。在300字回答中，无法具体展示或描述其内容，但可以推测该文件中包含了模型对于某个任务的预测值。

"true.npy"文件应该是关于同一个任务或数据集的真实结果保存的文件。同样地，根据文件名的后缀".npy"可以猜测该文件也是按照NumPy数组的格式保存的数据。在300字回答中，同样无法具体展示或描述其内容，但可以推测该文件中包含了与模型预测结果对应的真实标签或真实值。

要获取更具体的信息，可以使用以下方法加载和查看这两个文件的内容：

import numpy as np

pred = np.load("transformer pred.npy")
true = np.load("true.npy")

print("Transformer预测结果：")
print(pred)

print("真实结果：")
print(true)

通过以上代码，可以加载并输出"transformer pred.npy"和"true.npy"文件中的数据内容。

hybrid transformer

Hybrid Transformer是一种结合了编码器-解码器变压器模型和基于CNN的网络的多级恢复网络。它的目的是解决立体超分辨率任务中无法利用互补立体信息和变压器性能依赖于足够的数据这两个问题。在Hybrid Transformer中，第一阶段使用基于Transformer的单图像超分辨率网络将低分辨率立体图像超分辨为高分辨率立体图像，第二阶段使用基于CNN的网络对高分辨率立体图像进行立体增强，得到增强后的图像，第三阶段再次使用基于CNN的网络进行进一步的立体增强和模型集成。