Transformer模型的结构图

Transformer 模型的结构图大致如下：

1. 输入层：将输入的句子中的每个词表示成一个向量，然后输入到 Transformer 模型中。

2. 词嵌入层：将输入层的向量作为输入，将每个词转化成一个更高维度的向量，以便模型可以更好地处理这些信息。

3. 编码器和解码器层：Transformer 模型的核心部分，它包含了若干个编码器和解码器层，负责将输入序列编码成一个稠密的向量表示，然后将这个向量解码成输出序列。

4. 输出层：将解码器层的输出转化成输出序列中的词的概率分布。

5. 注意力机制：在编码器和解码器层中，注意力机制负责根据当前输入和之前的输出计算出一个权重分布，表示当前输出需要关注哪些输入信息。

相关问题

transformer模型结构图

以下是Transformer模型的结构图：

graph LR
A[Input] --> B[Encoder]
B --> C[Decoder]
C --> D[Output]

其中，输入通过Encoder进行编码，然后传递给Decoder进行解码，最终输出结果。在Encoder和Decoder中，都使用了Self-Attention机制，使得模型可以并行化训练，同时也能够获取全局信息。

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。