transformer最新综述

最新的综述显示，Transformer在计算机视觉领域有广泛的应用。其中，局部范式的Transformer通过引入局部注意力机制或卷积来引入局部性。监督式Transformer正在探索结构组合和缩放定律。自监督学习在视觉Transformer中也占据了重要的位置，但目前还不清楚哪些任务和结构对自监督Transformer更有利。在分割任务中，Transformer有两种常见的应用方式：基于patch的Transformer和基于查询的Transformer。基于patch的Transformer可以进一步分解为带有目标查询的Transformer和带有掩码嵌入的Transformer。在视觉Transformer的发展过程中，一个常见的问题是Transformer是否可以取代卷积。然而，通过回顾过去一年的改善历史，目前还没有发现Transformer性能不足的迹象。视觉Transformer已经从一个纯粹的结构回归到一个混合的形式，将全局信息逐渐与局部信息混合。虽然Transformer可以等价于卷积，甚至具有更好的建模能力，但简单有效的卷积运算已足以处理底层的局部性和低级语义特征。未来，结合Transformer和卷积的思想将推动图像分类领域的更多突破。在目标检测中，Transformer也有应用。[1][2][3]

相关问题

transformer改进综述

### Transformer 模型的改进与发展

#### 增强计算效率与扩展能力
为了提高Transformer模型的计算效率并增强其处理大规模数据的能力，研究人员提出了多种优化方案。例如，在原始Transformer架构基础上引入稀疏注意力机制（Sparse Attention），使得模型能够在保持性能的同时显著减少参数量和计算复杂度[^1]。

#### 改善长序列建模能力
针对传统RNN难以有效捕捉长时间依赖关系的问题，虽然最初的Transformer通过自注意机制部分解决了这一挑战，但仍存在一些局限性。为此，后续工作探索了多尺度表示学习、层次化编码器结构以及更高效的相对位置编码方式来进一步提升对于较长输入序列的理解效果[^2]。

#### 跨领域融合创新应用
除了上述技术层面的进步外，另一个重要趋势是将不同领域的优势结合起来创造新的应用场景。正如提到过的Spatial Transformer Networks能够连接计算机视觉与自然语言处理两大方向；类似地，也有不少研究致力于开发可以同时处理图像、文本等多种类型信息的新一代Transformer变体，从而开拓更多可能性[^3]。

import torch.nn as nn

class ImprovedTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        super().__init__()
        self.sparse_attention = SparseAttention(...)
        self.multi_scale_encoder = MultiScaleEncoder(...)
    
    def forward(self, x):
        out = self.sparse_attention(x)
        out = self.multi_scale_encoder(out)
        return out

transformer文献综述

### Transformer模型的学术文献综述

#### 获取高影响力的Transformer模型文献
为了找到关于Transformer模型的高质量学术文献，可以从Semantic Scholar Academic Graph API获取数据[^2]。通过筛选条件，选择在2024年5月1日后发布的论文，并限定引用次数超过20次的核心论文作为主要参考资料。

#### 文献特征分析
这些核心论文平均每篇包含87条参考文献，摘要中平均含有2.17个实体。此信息有助于理解当前领域内研究的重点方向以及常用的研究方法和技术细节。

#### 数据处理与聚合
对于收集到的数据，可以采用类似于斯坦福大学提出的对review数据进一步处理的方法来规范化Review格式并进行多维度聚合[^1]。这种方法能够帮助更清晰地展示不同时间段内的研究成果变化趋势及其相互关系。

import requests

def fetch_transformer_papers(api_key, start_date="2024-05-01", min_citations=20):
    url = "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search"
    params = {
        'query': 'Transformer model',
        'fields': 'title,url,citationCount,year',
        'apiKey': api_key,
        'filter': f'publicationDate:>={start_date},citationCount:>{min_citations}'
    }
    
    response = requests.get(url, params=params).json()
    return [paper for paper in response['data']]

papers = fetch_transformer_papers('your_api_key')
for idx, paper in enumerate(papers[:5]):
    print(f"{idx + 1}. {paper['title']} ({paper['year']}) - Citations:{paper['citationCount']}")