Transformer

Transformer 是一种神经网络架构，它可以在序列的自然语言或文本处理任务中取得很好的性能。它由 Google 在 2017 年提出，并在《自然语言处理任务的机器翻译》一文中进行了描述。

Transformer 通过使用注意力机制来解决序列的长依赖问题。它的优势在于，它可以并行地执行序列的转换，因此速度更快，并且不需要使用循环神经网络，因此也不会有梯度消失或爆炸的问题。

Transformer 已经在许多自然语言处理任务中得到了广泛应用，包括机器翻译、文本分类、命名实体识别和句子相似性计算。它还被用于一些生成任务，如文本生成和代码生成。

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。