transformer-M
时间: 2023-09-01 10:08:04 浏览: 60
Transformer-M 是一个基于 Transformer 模型的机器学习模型。Transformer 是一种用于自然语言处理(NLP)任务的深度学习模型,它在各种 NLP 任务中取得了很大的成功。
Transformer-M 是 Transformer 模型的一个变种,其中 "M" 表示该模型经过了一些修改和改进。具体来说,Transformer-M 可能包含更多的层或更多的隐藏单元,以增加模型的容量和表达能力。这样的改进可以帮助模型更好地捕捉输入序列中的语义和上下文信息,从而提高模型在各种 NLP 任务中的性能。
总之,Transformer-M 是一种基于 Transformer 模型并经过改进的机器学习模型,旨在提高其在自然语言处理任务中的性能。
相关问题
transformer-xl+GCN
Transformer-XL是一种自注意力模型,它是首个从实质上不管是character-level还是word-level都比RNN更优秀的模型。 Transformer-XL采用了一种segment-level的递归方法,通过解决长依赖和上下文碎片的问题,能够学习到的长依赖超过LSTM 80%。此外,Transformer-XL在长短序列中都获得了不错的性能,并且预测速度比原来快了1800多倍。在语言建模数据集上,无论是从单词级到字符级,Transformer-XL都获得了很好的结果,并且即使在仅基于100M tokens训练的情况下,也可以生成相对连贯的长文本文章。至于GCN(图卷积网络),根据所提供的引用内容,没有提到与Transformer-XL有关的GCN信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer-XL语言模型:超长上下文依赖](https://blog.csdn.net/u013602059/article/details/107286649)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
transformer中的m2m
在所提供的引用中,没有直接提到"transformer中的m2m"。但是根据引用中提到的《ONE TRANSFORMER CAN UNDERSTAND BOTH 2D & 3D MOLECULAR DATA》,可以得出结论,该论文介绍了一种基于Transformer的分子模型Transformer-M,它可以处理2D和3D格式的分子数据,并生成有意义的语义表示。这意味着Transformer-M可以在2D和3D任务中实现较强的性能,并具有广泛的适用性。因此,可以将Transformer-M视为一种"m2m"(从2D到3D或从3D到2D的转换)的Transformer模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [计算机视觉中的Transformer](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/123606127)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer-M:一个能理解2D和3D分子的Transformer](https://blog.csdn.net/qq_45331246/article/details/127394898)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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