transformer

Transformer是一种基于编码器-解码器结构的神经网络模型，由Google在2017年提出。它在自然语言处理和语音识别等任务中表现出色，被广泛应用于机器翻译、文本摘要、对话系统等领域。

Transformer模型的核心是自注意力机制（Self-Attention），通过对输入序列中的每个位置进行加权，实现了信息的全局交互和表示。自注意力机制能够捕捉长距离的依赖关系，并且无需像循环神经网络那样按时间步顺序逐个处理输入。

在编码器-解码器结构中，编码器将输入序列转换为一组上下文向量，解码器则利用这些上下文向量生成输出序列。通过多层编码器和解码器的堆叠，Transformer模型能够处理更加复杂的语言任务。

相关问题

transformer in transformer

Transformer-in-Transformer是一种深度学习模型，它使用了Transformer模型的多层堆叠结构。这种结构在处理长序列数据时更加有效，可以在自然语言处理，机器翻译等领域取得较好的效果。

Transformer in Transformer

Transformer in Transformer（简称TiT）是一种基于Transformer的神经架构，它在Transformer的基础上进一步扩展了注意机制的应用。TiT的代码实现可以在[1]中找到。

TiT的性能在ImageNet数据集上表现出色，达到了81.5%的top-1准确率。需要注意的是，虽然RepVGG也取得了80%以上的准确率，但TiT在ImageNet上的表现仍然是非常出色的。

Transformer是一种新的神经架构，它通过注意机制将输入数据编码为强大的特征。视觉Transformer是基于Transformer的一种应用，它首先将输入图像分成多个局部小块，然后计算这些块之间的表示及其关系。而TiT在此基础上引入了多层Transformer结构，用于进一步提取图像中的局部和全局特征，并实现更好的性能。

综上所述，Transformer in Transformer是一种基于Transformer的神经架构，它在视觉任务中表现出色，并在ImageNet数据集上取得了显著的准确率。你可以在中找到其代码实现。