除了transformer还有哪些模型

除了Transformer模型，还有很多其他的深度学习模型，例如：

1. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
2. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
3. 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）
4. 双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，BiRNN）
5. 注意力机制（Attention Mechanism）
6. 预训练语言模型（Pretrained Language Model）
7. 自编码器（Autoencoder）
8. 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）
9. 强化学习（Reinforcement Learning）
10. 图神经网络（Graph Neural Network，GNN）

这些模型都有不同的特点和应用场景，可以根据具体问题的需求选择合适的模型。

相关问题

还有哪些基于Transformer的视觉模型？

基于Transformer的视觉模型有以下几种：

1. Vision Transformer (ViT)：Vision Transformer是一种将Transformer应用于图像分类任务的模型。它将图像划分为一系列的图像块，然后将这些图像块转换为序列输入，再通过Transformer进行处理。ViT在许多图像分类任务上取得了很好的性能。

2. DeiT：DeiT（Data-efficient Image Transformers）是一种改进的Vision Transformer模型，旨在提高数据效率。它通过引入Distillation和Knowledge Distillation等技术，使用更少的数据来训练Transformer模型，同时保持较高的性能。

3. Swin Transformer：Swin Transformer是一种基于Transformer的视觉模型，专门用于处理大尺寸图像。它通过将图像划分为小的图像块，并在这些图像块之间引入局部和全局的Transformer模块，以实现对大尺寸图像的高效处理。

4. CaiT：CaiT（Cross-Attention Image Transformer）是一种基于Transformer的视觉模型，它引入了跨注意力机制来处理图像中的不同区域之间的关系。CaiT通过在图像块之间引入跨注意力模块，实现了对图像中全局和局部信息的有效建模。

5. TNT：TNT（Transformer in Transformer）是一种基于Transformer的视觉模型，它在Transformer的基础上引入了Transformer in Transformer结构。TNT通过在每个Transformer块内部引入额外的Transformer模块，以更好地捕捉图像中的细节信息。

这些基于Transformer的视觉模型在图像分类、目标检测和图像生成等任务中都取得了很好的性能。它们的出现推动了计算机视觉领域的发展，并为图像处理任务提供了新的思路和方法。

除了iTransformer，还有哪些基于Transformer的模型？

根据引用[1]和[2]，除了iTransformer，还有以下基于Transformer的模型：
1. GPT（Generative Pre-trained Transformer）：由OpenAI提出的预训练语言模型，主要应用于生成式任务，如文本生成、对话系统等。
2. BART（Bidirectional and Auto-Re＊＊＊归模型，可用于生成式任务和摘要任务等。
3. T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：由Google提出的预训练语言模型，可用于各种NLP任务，如文本分类、问答系统、摘要任务等。
4. XLNet：由CMU和Google提出的预训练语言模型，采用了自回归和自编码两种方式，可用于各种NLP任务，如文本分类、问答系统、摘要任务等。