transformer的两大特性
时间: 2023-09-09 21:14:19 浏览: 37
Transformer具有两大特性:全局依赖关系和注意力机制。
第一个特性是全局依赖关系,这意味着Transformer通过完全依赖注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。传统的RNN和CNN结构在处理长程依赖关系时会面临困难,而Transformer通过自注意力机制实现了全局依赖关系的建模,使得模型能够更好地捕捉到输入和输出之间的长程依赖关系。
第二个特性是注意力机制,注意力机制是Transformer的核心组成部分。注意力机制允许模型集中关注输入的不同部分以不同的程度,从而在处理输入序列时能够更好地捕捉到关键信息。通过对输入序列进行自注意力计算,模型可以根据输入的信息动态地分配不同的权重,从而更好地对输入进行编码和解码。
这两个特性使得Transformer在自然语言处理(NLP)领域和计算机视觉(CV)领域取得了显著的成功。在NLP领域,Transformer在机器翻译、文本生成等任务中取得了非常惊人的效果。而在CV领域,Transformer通过引入注意力机制和全局依赖关系,成功地应用于目标检测和图像分类等任务中,取得了卓越的成果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [transformer](https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/120520833)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer](https://blog.csdn.net/qq_60609496/article/details/126102324)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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