transformer扩展
时间: 2025-02-25 18:03:17 浏览: 31
### Transformer 架构的扩展与改进
#### 1. 增强计算效率
为了提高Transformer模型的计算效率,研究者引入了稀疏注意力机制。这种机制允许模型只关注输入序列中的某些部分而不是全部位置,从而减少了计算复杂度和内存消耗[^2]。
#### 2. 改善长依赖捕捉能力
通过增加网络深度并采用更复杂的相对位置编码方案来增强对于长时间跨度的信息关联处理性能。此外,在标准自注意层之上叠加额外的记忆模块也有助于更好地建模远距离上下文关系。
#### 3. 跨领域迁移学习的应用
利用预训练好的大规模多语言语料库作为初始化参数,并针对特定任务微调整个框架;这种方法不仅能够加速收敛过程而且可以提升泛化效果特别是在资源稀缺场景下表现尤为明显。
```python
import torch.nn as nn
class ExtendedTransformer(nn.Module):
def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6,
num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
super(ExtendedTransformer, self).__init__()
# Standard Transformer components...
def forward(self, src, tgt):
pass # Implement the extended logic here.
```
#### 4. 结合其他神经结构特性
将卷积操作融入到原有的全连接前馈子层设计之中形成Convolutional Transformers(CvTs),或是借鉴门控循环单元(GRU)的思想构建具有记忆功能的时间感知型变体Temporal-Aware Transformers(TATs)[^3]。
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