transformer 改进

Transformer是一种用于自然语言处理和计算机视觉任务的重要模型。它通过自注意力机制和前馈神经网络层来实现序列到序列的转换。在过去的几年中，有许多关于Transformer的改进工作。

一些Transformer的改进包括：
1. 多头自注意力机制：通过将自注意力机制应用于多个头部，可以捕捉不同的语义信息，并提高模型的表达能力。2. 相对位置编码：传统的Transformer使用绝对位置编码来表示输入序列中的位置信息。而相对位置编码则考虑了位置之间的相对关系，更适用于长序列的建模。
3. 分块的改进：为了处理长序列，一些改进方法将输入序列分成多个块，并在块之间引入额外的连接，以促进信息流动。
4. 增加Decoder：传统的Transformer模型只有Encoder部分，而一些改进方法引入了Decoder部分，使得模型可以进行生成任务。
5. 其他改进方法：还有一些其他的改进方法，如TransFERS、OTRP、PnP-DETR、PiT等，它们在不同的任务和领域中取得了较好的效果。

具体的改进方法和细节可以参考相关的论文和研究工作。