axial resnet是cnn模型还是Transformer模型
时间: 2023-10-14 21:18:33 浏览: 41
Axial-ResNet是CNN模型,它是在ResNet的基础上进行了改进,增加了Axial-Attention机制。Axial-Attention是基于Self-Attention的机制,而Self-Attention则是Transformer模型中的关键组成部分。因此,Axial-ResNet可以被视为是融合了CNN和Transformer思想的模型。
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Transformer变种
Transformer的变种包括Sparse Transformer、Axial Transformer和Reformer。Sparse Transformer是通过引入稀疏注意力机制来处理长序列的生成,如图所示。Axial Transformer是一种多维Transformer模型,通过引入轴向注意力来处理多维输入,如图所示。Reformer是一种高效的Transformer模型,使用Locality Sensitive Hashing(LSH)技术来减少计算复杂度,如图所示。
transformer的变种
Transformer的变种包括Axial Transformer、Sparse Transformer和Reformer。Axial Transformer是一种多维Transformer,其注意力机制是轴向的,可以处理多维输入数据。 Sparse Transformer是一种用于生成长序列的Transformer模型,它通过稀疏注意力机制实现了高效的计算和存储。 Reformer是一种高效的Transformer变种,通过使用局部和全局注意力机制以及哈希技术来减少计算量和存储需求。 这些变种都是基于Transformer模型的改进和扩展,旨在提高其性能和效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Google综述:细数Transformer模型的17大高效变种](https://blog.csdn.net/algorithmPro/article/details/115258105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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