transformer keras
时间: 2023-09-02 22:14:27 浏览: 125
Transformers是一种基于自注意力机制的神经网络模型,已经取代了循环神经网络(RNNs)在自然语言处理(NLP)领域的主导地位。在计算机视觉领域,Dosovitskiy等人将Transformer模型迁移到了图像分类任务中,并进行了一些改进,使其适应于视觉任务。这就是Vision Transformer(ViT)模型。ViT模型的结构与传统的Transformer模型类似,但在输出层上使用了全连接层来进行分类。你可以在论文"Vision Transformers for Remote Sensing Image Classification"中找到ViT模型的详细结构。
Transformer是一个多层的编码器-解码器架构,用于处理序列到序列的任务。整个Transformer模型可以分为编码器和解码器两部分。编码器将输入序列映射到一组高维向量表示,解码器则根据编码器的输出生成目标序列。你可以参考论文中的图例来更好地理解Transformer模型的整体结构。
关于Transformer模型的论文,原始论文标题是"Attention Is All You Need",你可以在论文中找到详细的介绍和解释。如果需要更易理解的中文翻译版本,你可以查阅"Transformer 模型详解"。
需要注意的是,Transformer模型相比于之前的Seq2seq模型具有一些优点和不足之处。其中的优点之一是去除了定长编码瓶颈,使得信息可以无损地从编码器传递到解码器。然而,与Transformer相比,采用GRU等传统模型仍然存在计算瓶颈,并行度较低,只有编码器和解码器之间存在注意力机制。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Keras构建用于分类任务的Transformer(Vision Transformer/VIT)](https://blog.csdn.net/QAQIknow/article/details/119963986)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Keras(三十三)Transformer模型总体架构和理论](https://blog.csdn.net/TFATS/article/details/117991769)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
阅读全文