transformer encoder改进网络结构

Transformer Encoder的改进网络结构可以从以下两个方面进行改进：

1. 基于ViT的改进：ViT（Vision Transformer）是一种基于Transformer的图像识别模型，通过将图像分块并使用Transformer Encoder来提取特征。可以借鉴ViT的思想，将其应用于文本领域，即将文本分块并使用Transformer Encoder来提取特征。这种改进可以通过将文本分块、确定区域并按顺序排列组合，以获取更全局的上下文信息，并在深度方面增加感受野，从而提高特征提取的效果。

2. 基于BERT的改进：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种双向编码器表示的语言模型。可以通过在Transformer Encoder中引入BERT的思想，即同时考虑上下文的双向信息，来改进网络结构。这种改进可以通过在编码器中引入mask、embedding和scaled等机制，从而更好地捕捉文本的上下文信息。

综上所述，可以基于ViT和BERT的思想，分别从分块、区域确定、顺序排列组合和双向编码器等方面对Transformer Encoder进行改进，以提高网络结构的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【NLP Learning】Transformer Encoder续集之网络结构源码解读](https://blog.csdn.net/weixin_43427721/article/details/127897138)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [PyTorch深度学习（23）Transformer及网络结构ViT](https://blog.csdn.net/jiangyangll/article/details/123928439)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [BERT：预训练的深度双向 Transformer 语言模型](https://download.csdn.net/download/caoyuanbin/11149452)[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: 33.333333333333336%"]
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