transformer

Transformer是一种深度学习模型，主要应用于自然语言处理任务，如机器翻译、语言模型等。它由Google公司提出，是一个基于自注意力机制（self-attention mechanism）的模型，能够处理变长的输入序列，且在一定程度上能够捕捉输入序列中的长程依赖关系。Transformer模型由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入序列编码成一系列特征向量，解码器则根据编码器的输出和目标序列生成相应的输出序列。Transformer模型在机器翻译任务中表现优异，已经成为自然语言处理领域的经典模型之一。

相关问题

transformer in transformer

Transformer-in-Transformer是一种深度学习模型，它使用了Transformer模型的多层堆叠结构。这种结构在处理长序列数据时更加有效，可以在自然语言处理，机器翻译等领域取得较好的效果。

Transformer in Transformer

Transformer in Transformer（简称TiT）是一种基于Transformer的神经架构，它在Transformer的基础上进一步扩展了注意机制的应用。TiT的代码实现可以在[1]中找到。

TiT的性能在ImageNet数据集上表现出色，达到了81.5%的top-1准确率。需要注意的是，虽然RepVGG也取得了80%以上的准确率，但TiT在ImageNet上的表现仍然是非常出色的。

Transformer是一种新的神经架构，它通过注意机制将输入数据编码为强大的特征。视觉Transformer是基于Transformer的一种应用，它首先将输入图像分成多个局部小块，然后计算这些块之间的表示及其关系。而TiT在此基础上引入了多层Transformer结构，用于进一步提取图像中的局部和全局特征，并实现更好的性能。

综上所述，Transformer in Transformer是一种基于Transformer的神经架构，它在视觉任务中表现出色，并在ImageNet数据集上取得了显著的准确率。你可以在中找到其代码实现。