Transformer变体

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，用于自然语言处理任务如机器翻译。它通过将输入序列映射到一系列连续的上下文相关的表示，显著提高了序列到序列模型的效果。

Transformer变体主要包括以下几个方面：
1. **结构变化**：比如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），引入了双向训练和掩码语言模型，使得模型能够捕捉文本的前后文信息；XLNet和RoBERTa则进一步改进了预训练策略和动态掩码等技术。
2. **架构拓展**：Transformer-XL、Longformer和Reformer等扩展了Transformer的长度限制，解决长距离依赖的问题。
3. **特定领域应用**：针对特定领域的任务，有T5（Text-to-Text Transfer Transformer）进行了大规模通用到特定任务的转换，还有M6等大型预训练模型在各种场景下展现出色性能。
4. **多模态融合**：Uniter、ViLBERT等模型将Transformer应用于图像和文本的联合建模，实现了跨模态的理解。

相关问题

transformer变体

回答: Transformer有多种变体，其中包括Universal transformers(UT)和压缩(Compressive) Transformer。Universal transformers是对传统transformer结构的改进，使其更加丰富多彩。\[1\]压缩Transformer是Transformer-XL模型的延伸，其关键思想是保持对过去段激活的细粒度内存，与Transformer-XL不同，后者在跨段移动时会丢弃过去的激活。\[2\]此外，由于注意力机制忽视了位置信息，所以在Transformer中必须加入位置编码。原始Transformer采用了正弦/余弦函数来编码绝对位置信息，而Transformer-XL采用了相对位置编码来解决不同序列间同一个位置得到相同编码的问题。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [transformer变体](https://blog.csdn.net/u013596454/article/details/120530025)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【CS224n】(lecture9)Transformer的变体](https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/122152418)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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vision transformer变体

对于Vision Transformer的变体，以下几个是比较常见的：

1. ViT (Vision Transformer)：这是最早的Vision Transformer模型，它将图像切分为固定大小的图块，并通过自注意力机制来捕捉图像中的全局信息。

2. DeiT (Data-efficient Image Transformers)：这个模型是为了提高Vision Transformer在小规模数据上的效果而设计的。它引入了一种叫做Distillation Token的方法，通过在教师模型和学生模型之间进行知识蒸馏来提升性能。

3. T2T-ViT (Tokens-to-Token ViT)：这个模型利用了Tokens-to-Token编码方法，它将输入图像切分为小的局部图块，然后通过卷积操作将它们编码为特征向量序列，最后输入到Transformer中进行处理。

4. CaiT (CrossViT)：这个模型引入了跨视觉和语言Transformer编码器，可以在图像和文本之间进行跨模态的交互。它通过并行处理图像和文本序列来捕捉多模态信息。

这些变体都是对原始的Vision Transformer模型进行了改进和扩展，以提高在视觉任务上的性能或应用范围。