最近提出了哪些Transformer
时间: 2023-11-14 16:52:59 浏览: 37
最近提出的Transformer模型包括:
1. DeBERTa:由微软提出的基于BERT的改进模型,通过引入动态掩码机制和自适应注意力机制来提高性能。
2. Reformer:由Google提出的基于Transformer的改进模型,通过引入可逆网络和局部敏感哈希等技术来提高效率和可扩展性。
3. Performer:由Google提出的基于Transformer的改进模型,通过引入低秩近似和Favor阵列算法等技术来提高效率和可扩展性。
4. Longformer:由AllenAI提出的基于Transformer的改进模型,通过引入长文本任务专用的全局注意力机制和分层注意力机制来提高性能。
5. GShard:由谷歌提出的基于Transformer的分布式训练框架,通过引入分布式参数服务器和分布式梯度聚合等技术来提高训练效率和可扩展性。
相关问题
transformer提出
Transformer是一种网络结构,最早于2017年由Google机器翻译团队提出,在著名的《Attention Is All You Need》论文中首次提到。在该论文中,Transformer完全取代了以往的RNN和CNN结构,采用了由Transformer堆叠的方式构建模型。这种网络结构在NLP领域取得了令人惊人的效果,并逐渐被应用于其他领域。
在之前的NLP领域中,常用的序列网络结构是基于RNN的模型,而CNN网络也在NLP领域有一定的应用。但Transformer不同于RNN和CNN,它完全采用了自注意力机制,并且通过位置编码来表示文本数据,不再依赖于序列的形式。这种新颖的网络结构在NLP领域引起了广泛的关注和应用。
随后,Transformer的应用逐渐扩展到计算机视觉领域。在ECCV2020中,DETR(End-to-End Object Detection with Transformers)首次将Transformer引入了目标检测任务,在CV领域取得了显著的成果。而VIT(An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale)则完全放弃了CNN,改用Transformer来实现基础的图像分类任务。这些工作使得Transformer在CV领域的应用变得愈发重要。
此外,为了进一步提升Transformer在计算机视觉任务中的性能,CSWin Transformer被提出。CSWin Transformer展示了在常见的视觉任务上非常好的性能,例如在ImageNet-1K分类任务上达到了85.4%的Top-1准确率。
综上所述,Transformer是一种网络结构,最早于2017年被提出,它在NLP和CV领域取得了显著的成果,并且持续引发了广泛的研究和应用。
2022年提出的Transformer
截至目前(2021年),还没有2022年提出的Transformer被公开发布或提出。但是,由于Transformer技术在自然语言处理和计算机视觉领域中的广泛应用和成功,许多研究人员正在不断尝试改进和优化Transformer模型,因此我们可以期待在未来看到更多的Transformer变体和改进版本。