transforme compose 归一化
时间: 2024-01-10 21:18:09 浏览: 115
这三个词都是深度学习中常用的技术。
- Transform:指的是对数据进行变换,比如图像的旋转、翻转、缩放等操作。
- Compose:指的是将多个变换组合起来,形成一个复合变换,可以一次性对数据进行多个变换操作。
- Normalize:指的是对数据进行归一化处理,使得数据的均值为0,方差为1,这样可以加速模型的训练。
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transforme
Transformer是一种用于自然语言处理任务的模型架构,相较于CNN依靠卷积操作处理局部信息,Transformer能够直接获取全局信息。其中,Multi-head Attention是Transformer中的一个重要组件。Transformer的学习重点通常是理解Encoder和Decoder的工作原理。在一些具体的应用中,如GPT和Bert,Transformer被用于构建语言模型。GPT训练的是单向语言模型,主要应用了Transformer的Decoder部分,而Bert训练的是双向语言模型,除了使用了Transformer的Encoder部分,还进行了Masked操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【神经网络】Transformer基础问答](https://blog.csdn.net/weixin_44750512/article/details/128896619)[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%"]
- *2* [transforme框架](https://blog.csdn.net/gldzkjdxwzs/article/details/126450563)[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%"]
[ .reference_list ]
swin transforme
Swin Transformer是一种基于Self-Attention机制的深度学习模型,由微软和香港中文大学的研究者们于2021年提出。与传统Transformer相比,Swin Transformer通过使用局部窗口和移动窗口的划分机制来减少计算量,从而提高了效率和可扩展性。Swin Transformer在图像分类、图像分割和图像超分辨率等领域中都取得了优秀的表现,吸引了很多研究者的关注和探索。
其中,引用[1]介绍了Swin Transformer在图像分类任务中的实战应用,引用[2]则详细介绍了Swin Transformer中的Swin Transformer layer(STL)的结构和工作原理,引用[3]则主要介绍了Swin Transformer在图像恢复领域中的应用。
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