transformer 的token

Transformer 模型中的 token 是指输入序列被分解成的最小单位。在自然语言处理任务中，通常将文本分解为单词或子词作为 token。对于英文文本，一个 token 可以是一个单词，比如 "hello"；对于中文文本，一个 token 可以是一个字或者一个词，比如 "你好"。在 Transformer 模型中，每个 token 都会被转换成一个向量进行处理。同时，Transformer 还会添加特殊的 token，比如起始符（<s>）和终止符（</s>），用于标记序列的开始和结束。

相关问题

transformer token

在Transformer模型中，token是指输入序列中的每个词语或图像中的每个图像块。在NLP中，每个单词被视为一个token，并且通常还有一个特殊的token称为CLS，用于标注句子的语义。在CV中，图像被切割成不重叠的patch序列，每个patch也被视为一个token。\[1\]\[3\]

在Transformer模型中，tokenization是指将文本或图像划分为不同的token。这些token可以是单词、图像块或其他形式的输入单元。\[1\]

在Transformer模型中，embedding层用于将token转化为向量表示。这些向量表示被称为word-embedding，它们使用浮点型的稠密矩阵表示token。每个token的向量表示具有不同的维度，可以是100、256、300等等。这些向量的值是超参数，初始时是随机生成的，并在训练过程中进行学习。通过将文本或句子转化为向量表示，可以更好地表示和处理文本数据。\[1\]

在Transformer模型中，还有两个重要的概念是cls_token和Positional Encoding。cls_token是在输入序列的首位置添加的特殊token，用于对所有的token进行信息汇聚，以用于后续的分类任务。Positional Encoding用于为输入序列中的每个token添加位置信息，以帮助模型捕捉序列中的顺序关系。\[2\]

总结起来，Transformer模型中的token是指输入序列中的每个词语或图像中的每个图像块。它们经过tokenization分割，并通过embedding层转化为向量表示。在NLP中，还有一个特殊的token称为CLS，用于标注句子的语义。在CV中，图像被切割成不重叠的patch序列，每个patch也被视为一个token。同时，还有cls_token和Positional Encoding用于信息汇聚和位置编码。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer超详细整理](https://blog.csdn.net/Sakura_day/article/details/118341728)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_41677138/article/details/127137986)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [transform中的token理解（单词或词语的标记）](https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/118877976)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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transformer token 视觉

Transformer token在视觉Transformer中起着重要的作用。在华为联合北大、悉尼大学的综述中，提到了Transformers in Vision: A Survey这篇文章，该文章总结了视觉Transformer的最新研究进展。在这些研究中，transformer token通常被用来表示整个图像的全局信息，以便在模型中进行信息交流和整合。

除此之外，还有一种名为CvT的Hierarchical Vision Transformer，它逐渐汇集视觉标记以减少计算成本。这种方法通过逐层的池化操作，将原始的视觉标记逐渐减少，以降低计算复杂度。

对于想要深入了解视觉Transformer原理和代码的人来说，有一篇长文可以帮助入门，它详细介绍了视觉Transformer的原理和代码实现。通过阅读这篇技术综述，可以更好地理解和应用视觉Transformer。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [transformer与视觉](https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/109151182)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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