transformer为何火’
时间: 2023-10-18 11:06:29 浏览: 46
Transformers是一种基于自注意力机制的神经网络模型,最初被用于自然语言处理领域,但后来也被应用于计算机视觉领域。相比于传统的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),Transformers具有以下优势:
1. 自注意力机制使得模型能够同时考虑输入序列中的所有位置,而不是像CNN和RNN一样只能考虑局部信息。
2. Transformers中的位置编码能够有效地处理序列中的位置信息,而CNN和RNN则需要额外的处理来处理位置信息。
3. Transformers中的多头注意力机制能够让模型同时关注不同的特征子空间,从而提高模型的表达能力。
因此,Transformers在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了很好的效果,尤其是在计算机视觉领域,Transformers已经取代了传统的卷积神经网络成为了SOTA模型。
相关问题
transformer什么时候火起来的
Transformer模型是由Google在2017年提出的,特别是他们的论文《Attention is All You Need》(常被简称为“Transformer”)彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。这个模型引入了自注意力机制(self-attention),使得信息可以在序列中的所有位置之间直接交互,而不需要像RNN(循环神经网络)那样依赖于固定顺序。
Transformer模型的出现解决了递归神经网络在长距离依赖上的效率问题,并在诸如机器翻译、文本分类、情感分析等任务上取得了显著的性能提升。它的成功促进了深度学习在序列数据处理领域的广泛应用,特别是在预训练语言模型如BERT、GPT系列等的发展上。
图片transformer
图片transformer是一种使用transformer模型进行底层图像处理任务的方法。在这种方法中,使用transformer模型来提取输入图像的特征,并通过注意力机制捕捉图像的上下文信息。另外,还引入了一种新的架构,即transformer中的transformer(TNT),它在局部补丁内部使用注意力机制来构建高性能的视觉transformer。整个模型主要由三部分组成:multi-head用于提取输入图像特征,transformer用于恢复图像损失信息,multi-tail将transformer输出的特征恢复为图像。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Transformer进行底层图像处理任务](https://blog.csdn.net/weixin_39707121/article/details/117999922)[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* [【读点论文】Transformer in Transformer 细化图片结构,递归使用transformer。让图片去拟合自然语言处理的...](https://blog.csdn.net/weixin_43424450/article/details/124086311)[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%"]
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