transformer的embedding结构

transformer的embedding结构是指将输入序列映射为一组高维特征表示的过程。在Swin Transformer Embedding UNet中，它采用了Swin Transformer的结构作为骨干网络，通过多层Swin Transformer块进行特征提取。每个Swin Transformer块由一个局部注意力模块（Local Attention Module）和一个全局注意力模块（Global Attention Module）组成。局部注意力模块用于在局部感受野内学习特征依赖关系，而全局注意力模块则用于建模长程依赖关系和全局上下文信息。

局部注意力模块采用了移位窗口策略，将多层自注意力机制（MSA）的计算限制在不重叠的窗口内，以减少计算量。全局注意力模块则通过计算输入序列的注意力权重来实现全局建模。这样，在保持计算效率的同时，能够捕捉到不同范围的特征依赖关系。

通过这样的embedding结构，transformer能够将输入序列中的信息进行编码和建模，为后续的任务提供丰富的特征表示。

相关问题

Transformer模型结构

Transformer是一种深度学习模型，由Google在2017年提出的Transformer架构彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，特别是在序列到序列的任务中，如机器翻译和文本生成。它的核心是自注意力机制（Self-Attention），而不是传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）中的递归或局部连接。

Transformer模型结构主要包括以下几个关键部分：

1. **编码器（Encoder）**：输入序列经过一系列嵌入层（Embedding Layer），然后通过多个编码器层。每个编码器层包括自注意力模块（Self-Attention）、前馈神经网络（Feedforward Network）以及残差连接（Residual Connections）和Layer Normalization。

2. **自注意力机制**：它允许模型同时考虑输入序列中所有位置的信息，而不是像RNN那样按顺序处理。这通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）的相似度矩阵来实现，从而找出不同位置之间的关联。

3. **解码器（Decoder）**：在编码器生成的上下文向量的基础上进行操作，同样包含多层编码器，但增加了自注意力模块的一种变体（称为“自注意力掩码”），以避免模型看到未来的信息。

4. **多头注意力（Multi-Head Attention）**：将自注意力分为多个子空间进行，增强了模型对输入表示的多样性。

5. **位置编码（Positional Encoding）**：为原始输入添加位置信息，因为自注意力机制不保留序列的顺序。

6. **残差块（Residual Blocks）**：有助于梯度传播和模型训练过程中的稳定性。

Transformer因其高效并行化处理的能力，以及在长序列任务中的优秀表现而受到广泛青睐，并已扩展到许多其他领域，如计算机视觉（Vision Transformer, ViT）和音频处理。

Swim Transformer的结构

Swim Transformer是一种基于移动窗口的层级式Vision Transformer模型。它的整体框架包含4个Stage，每个Stage都会缩小输入特征图的分辨率，类似于CNN逐层扩大感受野。

在输入开始时，Swim Transformer会进行Patch Embedding操作，将图片切成一个个图块，并将它们嵌入到Embedding中。

每个Stage由Patch Merging和多个Block组成。Patch Merging模块主要在每个Stage的开始处降低图片的分辨率。而Block的具体结构包括LayerNorm、MLP、Window Attention和Shifted Window Attention。

Patch Merging模块用于将较大分辨率的特征图合并成较小分辨率的特征图，以减少计算量。而Block模块则是Swim Transformer的核心组件，它包含了LayerNorm用于归一化输入，MLP用于特征变换，Window Attention用于捕捉全局上下文信息，以及Shifted Window Attention用于处理移动窗口。

Swim Transformer的整体框架和算法流程可以参考论文中的详细描述。