transformer用于新闻表图分类时，各层的输入和输出是什么

当Transformer用于新闻图像分类时，输入是包括新闻文本和图像在内的多模态数据。在编码器层中，这些数据首先被分别输入到自注意力机制和前馈神经网络中进行处理，然后再将它们的向量表示相加作为编码器层的输出。

具体来说，输入的新闻文本首先被分割成一系列的标记（tokens），然后通过一个嵌入层（embedding layer）将每个标记转换为一个向量表示。这些向量表示被输入到自注意力机制中，在第一个编码器层中，每个标记的向量表示被用于计算该标记与其他所有标记之间的相似度，然后根据相似度计算一个加权和，这个加权和被用于更新该标记的向量表示。在后续的编码器层中，这个过程会重复多次，每个编码器层都会根据前一层的输出来计算新的向量表示。

输入的图像数据通常会通过卷积神经网络（CNN）进行处理，得到一个固定大小的特征向量。这个特征向量会被输入到自注意力机制中，与新闻文本的向量表示一起计算加权和，得到图像和文本的融合向量表示。

最后，在多个编码器层的处理之后，图像和文本的融合向量表示会被输入到一个全连接层中，该层将向量表示转换为新闻分类的概率分布。编码器层的输出也可以被用于其他任务，如文本生成、文本摘要等。

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transformer用于新闻标题分类时，各层的输入和输出是什么

当Transformer用于新闻标题分类时，输入是新闻标题的文本数据。在编码器层中，这些数据会通过一个嵌入层（embedding layer）将每个标记（单词）转换为一个向量表示。这些向量表示被输入到自注意力机制中，其中每个编码器层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络两个子层。

在自注意力机制中，每个标记的向量表示都被用于计算一个加权和，这个加权和被用于更新该标记的向量表示。具体来说，在第一个编码器层中，每个标记的向量表示被用于计算该标记与其他所有标记之间的相似度，然后根据相似度计算一个加权和，这个加权和被用于更新该标记的向量表示。在后续的编码器层中，这个过程会重复多次，每个编码器层都会根据前一层的输出来计算新的向量表示。

在前馈神经网络中，每个标记的向量表示被输入到一个全连接神经网络中，该神经网络会将向量表示转换为一个更高维度的向量，然后再将其转换回原始维度。这个过程会增加向量表示之间的非线性关系，从而提高模型的表达能力。

最后，经过多个编码器层的处理，每个标记的向量表示会包含该标记在整个标题中所承载的全部信息。这些向量表示被输入到一个全连接层中，该层将向量表示转换为新闻分类的概率分布。编码器层的输出也可以被用于其他任务，如文本生成、文本摘要等。

transformer模型的输入和输出是什么？

Transformer模型的输入和输出都是序列数据，通常是由一系列的词嵌入向量表示的单词组成。在Transformer模型中，输入序列首先通过一个嵌入层将单词转换为向量表示，然后经过若干个编码器层进行编码处理，最后输出一个表示整个序列的向量。这个向量可以被用于各种任务，如文本分类、命名实体识别等。

在Transformer模型中，输出序列也是由一系列的词嵌入向量表示的单词组成。通常的任务是将输入序列映射到输出序列，例如机器翻译、对话系统等。在训练过程中，Transformer模型会根据输入序列来生成对应的输出序列，并根据损失函数来优化模型参数，使得模型的输出尽可能地接近标注的目标输出序列。在推理时，给定一个输入序列，Transformer模型将会生成对应的输出序列，这个输出序列可以被用于各种自然语言处理任务中。