transformer的总体流程

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，其总体流程如下：

1. 输入嵌入（Input Embedding）：将输入的文本序列转换为向量表示。通常使用词嵌入（Word Embedding）技术，如Word2Vec或GloVe，将每个单词映射为一个固定长度的向量。

2. 位置编码（Positional Encoding）：为了捕捉输入序列中单词的位置信息，Transformer引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量，用于表示单词在序列中的位置关系。

3. 自注意力机制（Self-Attention）：Transformer的核心是自注意力机制。它通过计算每个单词与其他单词之间的相关性得分，来捕捉输入序列中的上下文信息。自注意力机制能够同时考虑所有单词之间的关系，而不仅仅是局部窗口。

4. 编码器（Encoder）：Transformer由多个相同结构的编码器堆叠而成。每个编码器包含多个自注意力层和前馈神经网络层。自注意力层用于捕捉输入序列中的上下文信息，前馈神经网络层用于对每个位置的向量进行非线性变换。

5. 解码器（Decoder）：在机器翻译等任务中，Transformer还包含一个解码器。解码器与编码器的结构类似，但在自注意力机制中引入了额外的注意力机制，用于对编码器输出进行加权求和。

6. 输出层（Output Layer）：最后一个解码器的输出经过一个线性变换和softmax函数，得到最终的预测结果。在机器翻译任务中，输出层通常是一个词汇表大小的向量，表示每个单词的概率分布。

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向我介绍Vision 'Transformer (ViT)的原理与工作流程

Vision Transformer (ViT)是一种基于Transformer的卷积神经网络，它通过将图像分割成一系列的图像块，然后将这些图像块转换成一系列的向量，最后使用Transformer对这些向量进行处理，从而实现图像分类的任务。

ViT的工作流程可以分为以下几个步骤：

1.输入图像被分割成一系列的图像块。这些图像块可以是重叠的或非重叠的，具体取决于使用的分割策略。

2.每个图像块都被送入一个预训练的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），从而将其转换成一个向量。这个CNN可以是任何预训练的图像分类网络，如ResNet、VGG等。

3.这些向量被串联起来，形成一个矩阵。这个矩阵被送入一个Transformer模型中进行处理。Transformer模型使用自注意力机制来捕捉向量之间的关系，并在多个Transformer block之间传递信息。

4.最后一个Transformer block的输出向量被送入一个全连接层进行分类，从而得到输入图像的类别。

总体来说，ViT使用Transformer作为图像分类任务的主要架构，通过将图像分割成块并将这些块转换成向量，使得Transformer可以处理图像数据。这种方法相对于传统的卷积神经网络，可以更好地处理大尺寸的图像，同时也可以更好地处理不同大小的输入图像。

swin transformer block结构描述

Swin Transformer是一种基于transformer结构的神经网络架构，它引入了SwinBlock，Swin宏块，Swin局部块等组件，用于实现高效的图像分类和目标检测任务。其中，SwinBlock结构由多个流程阶段组成，每个阶段在不同尺度空间上操作，通过跨层、跨窗口的连接方式来构建一个多级特征融合的层次结构，从而实现良好的性能和高效的训练。总体而言，Swin Transformer架构是一种运用transformer结构的显著变体，能有效地应用于图像分类和目标检测等应用中。