transformer的n个块
时间: 2023-12-01 20:42:32 浏览: 32
Transformer模型由N个完全相同的encoder和N个完全相同的decoder组成,其中N是可以自己设定的。每个encoder和decoder都由若干个块组成,每个块包含了多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)和前馈神经网络(Feed Forward Neural Network)两个子层。具体来说,每个块的结构如下所示:
```
Layer Normalization -> Multi-Head Self-Attention -> Residual Connection -> Layer Normalization -> Feed Forward Neural Network -> Residual Connection
```
其中,Layer Normalization是对输入进行归一化处理,Multi-Head Self-Attention是多头自注意力机制,Feed Forward Neural Network是前馈神经网络,Residual Connection是残差连接,将输入和输出相加作为下一层的输入。
因此,Transformer模型中的N个块就是N个完全相同的encoder或decoder,每个块都由若干个上述结构组成。在训练时,N个encoder和N个decoder的参数是独立训练的。
相关问题
cmt transformer
CMT Transformer是一种将传统的卷积神经网络(CNN)和Transformer结合的通用视觉模型。它在传统卷积和Transformer结合的基础上,引入了由3x3卷积和自注意力机制组成的CMT模块,通过这种方式,在几乎不增加计算复杂度的情况下,大幅度提升了视觉网络的性能。相比于传统的Transformer块,CMT块具有更低的计算成本,并且在处理较高分辨率(较大n)的特征映射时更有效。
Swin Transformer模型
Swin Transformer 是一种基于Transformer架构的图像分类模型,由Microsoft Research提出。与传统的基于卷积神经网络(CNN)的图像分类模型不同,Swin Transformer利用了Transformer中的自注意力机制来建模图像特征之间的关系。
Swin Transformer 的核心思想是将图像划分为一个个小的图像块(patch),并通过自注意力机制对这些图像块进行建模。它引入了一种分层的注意力机制,通过在不同层级上进行注意力计算,从而捕捉到不同尺度的特征。具体来说,Swin Transformer 通过堆叠多个基础块(base block)和多个分段注意力模块(segmented attention module)来构建整个网络。这种层级化的注意力机制使得模型能够在不同尺度上对图像特征进行建模,从而提升了模型的性能。
相比传统的CNN模型,Swin Transformer 具有以下特点:
1. 长程依赖性建模:传统的CNN模型在处理长程依赖性时存在一定的限制,而Swin Transformer 利用了自注意力机制,能够有效地捕捉到图像中不同位置之间的长程依赖关系。
2. 多尺度建模:通过层级化的注意力机制,Swin Transformer 可以在不同层级上对图像特征进行建模,从而兼顾了局部细节和全局上下文信息。
3. 参数效率:Swin Transformer 采用了窗口化的注意力计算方式,将复杂度从原始的O(N^2)降低到了O(N),使得模型在处理大尺寸图像时具有较高的效率。
Swin Transformer 在多个图像分类任务上取得了很好的性能,甚至超过了一些传统的CNN模型。它不仅适用于图像分类任务,还可以应用于其他计算机视觉任务,如目标检测和语义分割等。
需要注意的是,Swin Transformer 是一种相对较新的模型,具体的细节和实现可以参考相关的论文和代码。