Transformer的全称

Transformer是深度学习领域中的一种重要模型架构，它由Google于2017年首次提出，全称为“Transformer”。这个名称来源于其核心组成部分，即自注意力机制（Self-Attention），取代了传统的循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）中的序列依赖结构。Transformer主要用于处理变长输入序列，如自然语言处理任务中的机器翻译、文本生成等，并在诸如BERT、DeBERTa等预训练模型中取得了显著的成功。

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Swin Transformer全称

Swin Transformer的全称是Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows。它是一种层次化的视觉Transformer模型，由微软亚洲研究院开发。Swin Transformer通过使用移位窗口机制和分层结构来处理图像，从而在准确率和计算效率之间取得了很好的平衡。它已经在多个视觉任务中取得了领先水平的表现，成为当前最先进的视觉Transformer模型之一。

Transformer全称叫什么

Transformer是Google在2017年提出的一种用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型架构，其全称是“Transformers”。它不依赖于循环神经网络（RNNs）或卷积神经网络（CNNs），而是基于自注意力机制，能够并行计算，大大提高了序列数据处理的速度和效率。这个模型在诸如机器翻译、文本分类、情感分析等任务上取得了显著的进步，并且成为了现代NLP的标准组件之一。