Swin Transformer 模型结构图是MSA还是W-MSA

Swin Transformer 是一个新型的Transformer模型，它的模型结构图使用了W-MSA。W-MSA是一种基于局部窗口的多头自注意力机制，其中W表示窗口大小，MSA表示多头自注意力机制。相比于传统的MSA，W-MSA可以处理长序列的输入数据，并且可以更高效地计算注意力权重。通过这样的机制，Swin Transformer模型在计算效率和模型表现之间取得了很好的平衡。

相关问题

Swin Transformer 模型结构图是SMSA还是W-MSA

Swin Transformer 是一种新型的Transformer模型，它采用了分层的机制来缓解计算和存储的压力，同时保持了较高的模型精度。Swin Transformer 的核心结构是Shifted Window Self-attention (SW-MSA)模块，它是一种基于滑动窗口的多头自注意力机制。相比于传统的自注意力机制，SW-MSA在保持准确性的同时，大幅减少了计算和存储的成本。因此，Swin Transformer 的模型结构图中采用的是SW-MSA，而不是SMSA。

swin transformer中的W-MSA

W-MSA是Swin Transformer中的一种多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）。在Swin Transformer中，输入序列被划分成了一系列的小块（或称为patch），然后通过层级式的窗口化自注意力（Window-based Multi-head Self-Attention）来进行建模。具体地说，W-MSA使用了两个独立的注意力机制：local window attention和global context attention。

在local window attention中，每个patch只能注意到其周围的局部区域，这样可以减少计算量和内存占用，并且保持了局部信息的一致性。而在global context attention中，每个patch可以注意到整个输入序列的全局信息，从而能够捕捉到更长距离的依赖关系。

通过同时使用局部窗口和全局上下文的注意力机制，W-MSA能够在保留局部信息的同时，充分利用全局上下文信息，从而提高模型对输入序列的建模能力。这种设计使得Swin Transformer在处理图像等序列数据时能够在计算效率和性能之间取得一个良好的平衡。