Transformer全局上下文的捕捉能力

Transformer模型，特别是基于自注意力机制的模型（如Transformer encoder），在处理序列数据时，其全局上下文捕捉能力主要依赖于它的设计特点。自注意力机制允许每个位置的输入能够同时考虑序列中所有其他位置的信息，这使得Transformer能够捕获长距离依赖。这种并行计算的方式使得信息在整个序列中得以高效地传播。

1. **自注意力机制**：每个查询位置都能得到一个加权和，权重是根据整个序列中其他位置与该位置的相关性计算得出的，这样就实现了对全局上下文的有效整合。

2. **位置编码**：为了保持对序列中相对位置的敏感性，Transformer引入了位置编码，即使在没有明确的顺序连接（如循环结构）下，也能区分不同位置的信息。

3. **多层结构**：Transformer通常由多个编码器层组成，每一层都会对上一层的输出进行处理，每一层都可能对全局上下文有更深入的理解。

然而，尽管如此，Transformer也并非完美无缺，特别对于非常长的序列，其计算复杂度可能会随着序列长度线性增加，这可能会影响模型对长距离依赖的捕捉效率。

相关问题

transformer block（图4），它基于改进的transformer，具有local transformer和global transformer，其分别提取局部和全局上下文信息。

Transformer Block，通常在Transformer架构的变体中找到，如ViT（Vision Transformer）或BERT等模型，是一种核心组件。它结合了局部和全局特征提取的能力，以增强模型对输入数据的理解。

Local Transformer部分关注于相邻像素或附近词的交互，通过自注意力机制处理局部区域内的依赖，这有助于捕捉到序列或图像中的空间结构。这部分利用相对位置编码（Relative Positional Encoding）或小范围的自注意力窗口来限制计算范围，提高了计算效率。

Global Transformer部分则涉及到整个序列或图像的全局上下文，它的注意力范围通常较大，能够捕获更广泛的信息和模式。这部分通常是标准的全自注意力层，不受局部限制，能获取跨整个输入的语义联系。

整体来说，Transformer Block通过这种组合设计，既保持了Transformer模型的强大建模能力，又避免了全局注意力带来的复杂度，从而在视觉或语言任务中取得了很好的性能。

swin transformer 全局相对位置编码

Swin Transformer采用了全局相对位置编码。相对于VIT中的绝对位置编码，Swin Transformer在每次计算自注意力时加上了一个相对位置偏置（Relative Position Bias）[1]。这种相对位置编码的设计使得Swin Transformer对于密集型预测任务（如检测、分割）更敏感，更能捕捉周围的上下文关系[2]。相对位置编码被添加到注意力矩阵中，以提供相对位置信息而不是绝对位置信息[3]。这种全局相对位置编码的使用可以在这类下游任务中提供更准确的位置信息，从而提高模型的性能。