transformer改进思路

以下是一些可能的Transformer改进思路：

1. 更好的自注意力机制：目前的Transformer使用了点积注意力机制，但是这种机制在输入序列长度较长时会出现计算瓶颈和稳定性问题，因此可以尝试使用其他的自注意力机制，如逐元素乘积注意力机制等。

2. 更好的位置编码：目前的Transformer使用了固定的位置编码方式，但是这种编码方式可能无法有效地表示不同位置之间的关系，因此可以尝试使用更加灵活的位置编码方式，如可学习的位置编码等。

3. 更好的残差连接：目前的Transformer使用了残差连接来减少梯度消失和模型退化问题，但是这种连接方式可能会导致信息丢失和模型泛化能力下降，因此可以尝试使用更加复杂的残差连接方式，如多路径残差连接等。

4. 更好的多头注意力机制：目前的Transformer使用了多头注意力机制来提高模型的表现力，但是这种机制可能会导致计算复杂度和存储需求增加，因此可以尝试使用更加高效的多头注意力机制，如低秩多头注意力机制等。

5. 更好的正则化方法：目前的Transformer使用了dropout和layer normalization来进行正则化，但是这些方法可能会导致模型的训练速度变慢和泛化能力下降，因此可以尝试使用更加先进的正则化方法，如变分自编码器正则化等。

6. 更好的架构设计：目前的Transformer架构是基于编码器-解码器框架设计的，但是这种设计可能会限制模型的表现力和应用范围，因此可以尝试使用更加灵活的架构设计，如递归神经网络或循环神经网络等。