transformer深度学习模型的架构
时间: 2023-03-28 16:03:54 浏览: 108
transformer深度学习模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列转换为一系列隐藏状态,解码器则将这些隐藏状态转换为输出序列。它在自然语言处理领域中广泛应用,如机器翻译、文本摘要等任务。
相关问题
Transformer架构的深度学习模型
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于序列到序列的任务,如机器翻译、语言生成等。它由编码器和解码器两部分组成,编码器将输入序列映射到一个高维特征空间中,解码器将编码器的输出映射到目标序列空间中。Transformer 模型的核心是自注意力机制,它允许模型在不同位置上关注输入序列的不同部分,从而优化序列中的信息流动。Transformer 还采用了残差连接和层归一化等技术,使得模型的训练更加稳定。
变压器(Transformer)是一种深度学习模型架构
变压器(Transformer)是一种深度学习模型架构,最初是为自然语言处理(NLP)任务设计的。它引入了Multi-Head Self Attention(MHSA)机制,允许网络对长期依赖进行建模,并且易于并行化。Transformer架构的简化版本如论文“Attention is all you need”中所述。\[1\]
在自然语言处理领域的成功之后,一些研究人员开始探索将Transformer应用于计算机视觉任务。其中一个重要的应用是视觉转换器(Vision Transformer,ViT)。ViT将输入图像划分为不重叠的补丁,并通过MHSA学习补丁之间的表示。相比于传统的卷积神经网络(CNN),ViT在计算机视觉任务上表现出了有希望的结果。\[2\]
然而,Transformer模型通常比竞争对手的CNN慢几倍,这是它的一个缺点。这是因为Transformer模型具有大量的参数、计算复杂度随着令牌长度的增加而呈二次递增、不可折叠的归一化层以及缺乏编译器级别的优化。这些因素限制了ViT在资源受限的硬件上的实际应用,例如移动设备和可穿戴设备上的增强或虚拟现实应用。因此,在实时推理的场景下,轻量级CNN仍然是默认的选择。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【人工智能】LLM 大型语言模型和 Transformer 架构简介](https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/130846866)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed,运用纯transformer架构对比卷积模型在终端上...](https://blog.csdn.net/weixin_43424450/article/details/129355152)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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