t ransformer是什么时候出的
时间: 2024-04-09 15:29:41 浏览: 7
Transformer是在2017年提出的,由Vaswani等人在论文"Attention is All You Need"中首次介绍。这个模型引入了自注意力机制,通过将输入序列中的所有位置进行自我关注,来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。Transformer模型的出现对自然言处理领域产生了巨大影响,并成为了许多任务的基础模型。
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t ransformer
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,被广泛应用于各种自然语言处理任务,例如机器翻译、文本分类、问答系统等。Transformer模型摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络,采用了全新的基于自注意力机制的编码器-解码器结构,使得模型在处理长文本序列时能够更好地捕捉文本间的依赖关系和上下文信息。Transformer模型的核心是多头自注意力机制,通过对输入的各个位置进行自注意力计算,可以实现对输入序列的全局理解和抽象表示。Transformer模型的出现极大地推动了自然语言处理技术的发展。
t ransformer tracking
以下是关于Transformer tracking的介绍:
1. Transformer tracking是一种用于目标跟踪的方法,它在模型架构上进行了少量修改,保持了Transformer的并行性,并提高了效率。
2. 与传统的基于树的网络处理相比,Transformer tracking在模型训练之前完成数据处理,而不是将数据处理放在模型训练中,从而提高了效率。