transformer 历史信息
时间: 2023-08-13 07:04:47 浏览: 39
回答: Transformer在视觉领域的发展经历了一些改进和演变。最初,视觉Transformer被用于图像分类,被称为ViT。然后,为了增强Transformer的全局建模能力,出现了Transformer Enhanced CNN方法,该方法利用Transformer来增强CNN主干的远程依赖性。为了解决Transformer在早期忽略局部信息的问题,出现了Local Attention Enhanced Transformer方法,该方法重新设计了补丁分区和注意力块以增强Transformer的局部性。此外,受到CNN分层和深层结构的启发,出现了Hierarchical Transformer和Deep Transformer方法,前者使用金字塔茎代替固定分辨率的柱状结构,后者防止注意力图过于平滑并增加其在深层的多样性。这些改进和演变使得Transformer在图像分类、物体检测和分割、像素级图像补全以及车道标记检测等领域得到了广泛应用。[1][2][3]
相关问题
transformer发展历史
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它最初由Vaswani等人于2017年提出,并被广泛应用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)任务中。Transformer的核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入序列中的上下文关系,从而更好地理解和处理序列数据。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)相比,Transformer具有并行计算、长距离依赖建模和较低的训练代价等优势,因此在各种任务中表现出色。
Transformer网络由编码器和解码器组成,编码器用于将输入序列转换为特征表示,解码器用于根据编码器的输出生成目标序列。每个编码器和解码器层都由多个注意力机制和前馈神经网络组成。注意力机制允许模型在处理序列时将重点放在不同位置的相关信息上,从而捕捉全局上下文关系。
在Transformer之后,还有一些对其进行改进的变种出现,如SWIN Transformer和CSWIN Transformer等。这些变种主要通过改变注意力机制的计算方式、增加局部交互或改进模型结构来进一步提升性能。
transformer历史和最新进展
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构,由Google在2017年提出,用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成等。它的出现极大地改善了自然语言处理领域的性能。Transformer的核心思想是利用自注意力机制来计算输入序列中各个位置之间的依赖关系,从而实现对序列的编码和解码。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络,Transformer具有更好的并行性和更短的训练时间。
Transformer的最新进展包括以下几个方面:
1. Transformer的应用范围不断扩大,不仅仅局限于自然语言处理领域,还被应用于计算机视觉、语音识别等领域。
2. Transformer的改进研究不断涌现,包括但不限于:BERT、GPT、XLNet等。这些模型在自然语言处理领域的各个任务上都取得了非常好的效果。
3. Transformer的结构也在不断优化,例如:Longformer、BigBird等。这些模型在处理长序列时具有更好的性能。