Transformer

是什么？

A：Transformer 是一种深度学习算法，也是一个新型的神经网络架构，提出于2017年。它通过自注意力机制来解决了序列到序列学习中长序列的效率问题，特别适用于自然语言处理领域的语言建模任务，已经成为了目前最先进的自然语言处理模型之一。Transformer 的本质是一种以注意力机制为基础的模型架构，它具有很好的可解释性和模块化性，被广泛应用于语言建模、机器翻译、文本分类、问答系统等自然语言处理任务中。

相关问题

transformer in transformer

Transformer-in-Transformer是一种深度学习模型，它使用了Transformer模型的多层堆叠结构。这种结构在处理长序列数据时更加有效，可以在自然语言处理，机器翻译等领域取得较好的效果。

Transformer in Transformer

Transformer in Transformer（简称TiT）是一种基于Transformer的神经架构，它在Transformer的基础上进一步扩展了注意机制的应用。TiT的代码实现可以在[1]中找到。

TiT的性能在ImageNet数据集上表现出色，达到了81.5%的top-1准确率。需要注意的是，虽然RepVGG也取得了80%以上的准确率，但TiT在ImageNet上的表现仍然是非常出色的。

Transformer是一种新的神经架构，它通过注意机制将输入数据编码为强大的特征。视觉Transformer是基于Transformer的一种应用，它首先将输入图像分成多个局部小块，然后计算这些块之间的表示及其关系。而TiT在此基础上引入了多层Transformer结构，用于进一步提取图像中的局部和全局特征，并实现更好的性能。

综上所述，Transformer in Transformer是一种基于Transformer的神经架构，它在视觉任务中表现出色，并在ImageNet数据集上取得了显著的准确率。你可以在中找到其代码实现。