transformer的模型结构图

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。其模型结构图如下：


其中，Encoder由多个相同的层堆叠而成，每个层包含两个子层：Multi-Head Attention和Position-wise Feedforward Neural Networks。Decoder也由多个相同的层堆叠而成，每个层包含三个子层：Masked Multi-Head Attention、Multi-Head Attention和Position-wise Feedforward Neural Networks。

相关问题

transformer模型结构图

以下是Transformer模型的结构图：

graph LR
A[Input] --> B[Encoder]
B --> C[Decoder]
C --> D[Output]

其中，输入通过Encoder进行编码，然后传递给Decoder进行解码，最终输出结果。在Encoder和Decoder中，都使用了Self-Attention机制，使得模型可以并行化训练，同时也能够获取全局信息。

Swin Transformer 模型结构图是SMSA还是W-MSA

Swin Transformer 是一种新型的Transformer模型，它采用了分层的机制来缓解计算和存储的压力，同时保持了较高的模型精度。Swin Transformer 的核心结构是Shifted Window Self-attention (SW-MSA)模块，它是一种基于滑动窗口的多头自注意力机制。相比于传统的自注意力机制，SW-MSA在保持准确性的同时，大幅减少了计算和存储的成本。因此，Swin Transformer 的模型结构图中采用的是SW-MSA，而不是SMSA。