Transformer系列
时间: 2023-11-14 08:02:39 浏览: 37
Transformer系列是一系列与深度学习中的Transformer模型相关的研究和应用。最早的Transformer模型被提出于2017年的论文《Attention Is All You Need》,该模型使用了自注意力机制来进行序列建模,取得了在机器翻译任务上的优秀表现。自此以后,Transformer模型在自然语言处理(NLP)领域和计算机视觉(CV)领域中得到了广泛的应用。
除了在NLP领域,Transformer模型也在CV领域中取得了重要的突破。特别是在2021年,出现了一些基于Transformer的高效视频理解和分类模型,如TimeSformer和ViViT。这些模型放弃了传统的卷积神经网络(CNN)结构,完全采用了Transformer的架构,取得了令人瞩目的性能。
相关问题
transformer系列优化模型
根据提供的引用内容,Transformer-XL 通过引入递归连接机制和相对位置编码机制,使得 Transformer 模型有了能够处理长序列的能力,无论在模型效果还是性能上均有可观的提升。但是其对于长序列的解决思路是停留在分段这一个前提上的,并没有真正得一次性处理全部长度的序列,只不过通过增加一些额外的空间开销来让实验性能和效率有一定提升,也就是空间换性能和时间,从这个角度上来看 Transformer-XL 其实并不算优化了复杂度,反而增加了复杂度,提升的速度也只是相对于截断式的原始 Transformer 速度的提升。
除了 Transformer-XL,还有一些其他的 Transformer 系列优化模型,例如:
1. Reformer:通过使用 Locality-Sensitive Hashing(LSH)技术来减少计算量,从而使得 Transformer 模型能够处理更长的序列。
2. Linformer:通过使用低秩近似技术来减少计算量,从而使得 Transformer 模型能够处理更长的序列。
3. Performer:通过使用自注意力矩阵的低秩近似技术来减少计算量,从而使得 Transformer 模型能够处理更长的序列。
CSWin Transformer
CSWin Transformer是一种通用的视觉Transformer骨干网络,其具有交叉形状的窗口设计。该网络的整体结构与Swin Transformer相似,但将Swin Transformer Block改为了CSWin Transformer Block,并将Patch Merging下采样改为了Conv下采样。CSWin Transformer Block包含两个部分,一个是进行LayerNorm和交叉形状窗口自注意力操作,另一个是进行LayerNorm和多层感知机操作。
你可以在论文《CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows》中了解更多关于CSWin Transformer的详细信息。该论文的地址为https://arxiv.org/pdf/2107.00652.pdf。此外,你还可以在GitHub上找到CSWin Transformer的代码,地址为https://github.com/microsoft/CSWin-Transformer。
CSWin Transformer通过使用交叉形状的窗口设计,为视觉任务提供了更好的特征表示能力。这一网络结构的引入对于图像分类、目标检测和语义分割等任务来说具有重要意义。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [论文阅读笔记 | Transformer系列——CSWin Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/120978288)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【CVPR2022】CSWin Transformer详解](https://blog.csdn.net/qq_36758270/article/details/130952978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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