transformer流程图
时间: 2023-10-13 20:06:08 浏览: 40
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,主要用于自然语言处理任务。其流程图如下:
![Transformer流程图](https://cdn.jsdelivr.net/gh/zyanggc/cdn/img/transformer.png)
其中,左侧为编码器(Encoder),右侧为解码器(Decoder)。编码器和解码器都由多个相同的层(Layer)堆叠而成,每个层中包含了自注意力机制和前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)两个子层。在编码器中,输入的序列经过多个层的处理后,得到了一系列的特征表示;在解码器中,目标序列通过类似的方式被逐步地生成出来。
相关问题
swin transformer v2流程图
很抱歉,根据提供的引用内容,没有找到关于Swin Transformer V2流程图的信息。但是,我可以为您提供一些关于Swin Transformer V2的介绍和相关信息。
Swin Transformer V2是一种新型的Transformer模型,它在计算效率和模型性能之间取得了很好的平衡。相比于传统的Transformer模型,Swin Transformer V2采用了分层的窗口机制,将输入图像分成多个窗口,然后在每个窗口内进行Transformer计算,从而减少了计算量。此外,Swin Transformer V2还采用了跨窗口的位置编码方式,使得模型更加灵活。
如果您想了解更多关于Swin Transformer V2的信息,可以参考以下引用内容:
引用: https://zhuanlan.zhihu.com/p/395672357
引用: https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection
Transformer模型设计流程图
这是Transformer模型的设计流程图:
1. 输入层:输入的是一个序列,每个元素都是一个向量。
2. 位置编码层:为每个输入向量添加一个位置编码向量,以表示其在序列中的位置。
3. 多头自注意力层:将输入向量作为查询、键和值,计算出每个向量的加权和。
4. 残差连接和层归一化层:将输入向量与多头自注意力层的输出向量进行残差连接,并进行层归一化。
5. 前馈神经网络层:对每个向量进行全连接的前馈神经网络操作。
6. 残差连接和层归一化层:将输入向量与前馈神经网络层的输出向量进行残差连接,并进行层归一化。
7. 编码器堆叠:将多个编码器层按顺序堆叠在一起,形成一个编码器。
8. 解码器:由多个解码器层按顺序堆叠在一起,形成一个解码器。
9. 输出层:将解码器的输出向量进行线性变换,得到最终的输出结果。
这是一个简单的Transformer模型设计流程图,实际上还有一些细节需要考虑,例如掩码操作、残差连接的具体实现方式等等。