Dual Transformer
时间: 2023-11-14 11:08:17 浏览: 42
Dual Transformer是一种基于Transformer模型的语言模型,它使用两个Transformer模型来分别处理源语言和目标语言,从而提高翻译质量。
其中一个Transformer模型被称为编码器,用于将源语言句子编码成一个向量表示;另一个Transformer模型被称为解码器,用于将编码后的向量表示转换成目标语言句子。
Dual Transformer的优点在于它可以同时考虑源语言和目标语言的信息,从而更好地捕捉它们之间的关系。此外,它还可以通过在解码器中引入编码器的信息来避免翻译过程中的错误。
相关问题
FLatten Transformer
Flatten Transformer是一种基于Transformer结构的语义分割模型,其核心思想是通过将输入图像进行下采样并划分成小的patches,然后将这些patches进行flatten操作,以便作为Transformer的编码器输入。这样做的目的是为了减少计算量并将图像的全局信息编码到每个小的patch中。
在Flatten Transformer中,还会插入一个类别标记(Class token),用于表示整个图像的语义信息。此外,每个patch的位置信息也会被加入到输入中,这是通过对每个位置信息进行简单的加法运算实现的。这些位置信息也可以被视为可训练的参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Dual-Flattening Transformers through Decomposed Row and Column Queries for Semantic Segmentation论文...](https://blog.csdn.net/qq_42476803/article/details/128570281)[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计算量和过程统计](https://blog.csdn.net/MicroE_Lv/article/details/122855331)[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%"]
[ .reference_list ]
Transformer 图像修复
Transformer图像修复是指利用Transformer模型进行图像修复的一种方法。在NeurIPS2022会议上,有一篇名为《Cross Aggregation Transformer for Image Restoration》的论文介绍了一种基于Transformer的图像修复方法。该方法利用Transformer的自注意力机制和跨通道聚合机制来提取图像中的上下文信息,并通过重建网络来恢复损坏的图像。这篇论文在知乎上也有相关的解读和讨论。此外,还有其他的Transformer模型用于图像修复,例如引用中提到的Axis-based Transformer Block和Dual Gated Feed-forward Network(GDFN)。这些Transformer模型通过学习图像中的局部和全局特征,能够有效地修复图像中的噪声、模糊等问题,提高图像的质量和清晰度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>