transformer架构图
时间: 2023-09-12 15:12:04 浏览: 303
下面是Transformer的经典架构图:

它主要由编码器和解码器两个部分组成,其中编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成。每一层中都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络这两个子层。注意力机制用于捕捉输入序列中各个位置之间的依赖关系,而前馈神经网络则用于引入非线性变换,增强模型的表达能力。同时,为了防止模型过拟合,每个子层中还应用了残差连接和层归一化技术。
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Transformer架构图
下面是Transformer的经典架构图:

它主要由编码器和解码器两个部分组成,其中编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成。每一层中都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络这两个子层。注意力机制用于捕捉输入序列中各个位置之间的依赖关系,而前馈神经网络则用于引入非线性变换,增强模型的表达能力。同时,为了防止模型过拟合,每个子层中还应用了残差连接和层归一化技术。
Visual Transformer架构图
很抱歉,我是一个文本模型,无法呈现图片或架构图。但我可以向您解释Visual Transformer的架构。
Visual Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,用于处理图像数据。它在自然语言处理领域中被广泛使用的Transformer模型的基础上进行了扩展。
Visual Transformer的架构包括以下几个关键组件:
1. 输入嵌入(Input Embedding):将输入的图像数据进行嵌入表示,通常使用卷积神经网络(CNN)来提取特征,并将其转换为一维向量序列。
2. 位置编码(Positional Encoding):为了保留输入序列的位置信息,位置编码被添加到输入嵌入中。位置编码可以是固定的或可学习的。
3. 多层自注意力机制(Multi-head Self-Attention):这是Visual Transformer的核心组件。它包括多个自注意力头,每个头都可以关注不同的图像区域。自注意力机制通过计算每个位置与其他位置之间的相关性得到上下文感知的特征表示。
4. 前馈神经网络层(Feed-forward Neural Networks):在每个自注意力层后面有一个前馈神经网络层,用于进一步处理特征表示。
5. 输出层(Output Layer):最后一层是一个全连接层,将特征表示映射到目标预测或任务输出。
总体而言,Visual Transformer通过多层自注意力机制捕捉图像中的全局和局部关系,从而有效地处理图像数据。这种架构的优点在于它允许模型自主学习图像中的特定特征,并且可以适应不同尺寸和语境的图像。
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