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动画详解Transformer模型以及变形模型
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人工智能研究所 2023-01-13
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动画详解Transformer模型以及变形模型
课程名称适应人群动画详解Transformer模型以及变形模型1、适合对人工智能领域感兴趣 2、适合对transformer模型感兴趣的入门者 3、想学习transformer模型的初学者 4、对transformer模型有疑问者 5、想入门NLP领
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人工智能研究所 2024-05-31
为什么大型的LLM模型都是使用decoder only模型框架，而不是同时使用编码器与解码器 1. 训练效率：使用decoder only模型框架可以减少模型的参数数量和计算复杂度，从而提高训练效率。同时，由于解码器只需要生成输出序列，而不需要对输入序列进行编码，因此可以更快地训练模型。 2. 推理速度：在推理阶段，使用decoder only模型框架可以减少模型的推理时间，因为只需要生成输出序列，而不需要对输入序列进行编码。 3. 预测准确性：大型的LLM模型通常需要处理大量的数据和复杂的语言结构，使用decoder only模型框架可以更好地捕捉输入序列的语义信息，并生成更准确的输出序列。 4. 内存占用减少：Encoder-Decoder架构在处理输入时，尤其是对于变长序列，往往需要对所有输入进行填充（padding），以适应固定尺寸的批次处理，这导致了较高的内存占用。Decoder-only模型则通常不需要这样的填充操作，特别是在使用自回归方式生成文本时，可以按需逐步处理，从而节省内存。 5. 泛化能力：Decoder-only架构，特别是自回归模型如GPT系列，通过让每个单词的预测基于前面已经生成的所有单词，能够学习到文本中的长距离依赖关系。这种自回归性质促进了模型对复杂语言结构的理解，并提升了其在多种任务上的泛化能力 6. 灵活性和多样性：Decoder-only模型在预训练时可以接受广泛多样的输入格式，包括单个词语、句子片段或完整的文档，这为下游任务提供了更多灵活性。相比之下，Encoder-Decoder模型在设计上更侧重于将输入编码成固定长度的向量，然后解码为目标输出，这在某些场景下可能限制了其应用范围 7. 研究趋势与实践成功：OpenAI的GPT系列模型展示了Decoder-only架构在生成高质量文本方面的巨大潜力，其成功推动了研究界和工业界对这一架构的进一步探索和采纳。随着这些模型在多个任务上的出色表现，Decoder-only架构成为了构建大型语言模型的主流选择 8. 注意力机制：在Decoder-only架构中，注意力机制是单向的（causal attention），这意味着模型在预测下一个单词时只能关注到之前的单词，而不能看到未来的单词。这种机制使得模型在生成文本时更加符合人类的语言习惯，并且有助于避免重复和冗余的生成#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-02-26
Transformer模型的位置编码是为了在输入序列中引入位置信息。由于Transformer模型只使用了注意力机制，没有使用循环神经网络或卷积神经网络，因此无法通过位置顺序来获取序列中的位置信息。 位置编码是一个矩阵，其维度与输入序列的维度相同。位置编码的每个元素都是一个向量，表示输入序列中每个位置的位置信息。这些向量被加到输入序列的词嵌入向量中，以便在输入序列中引入位置信息。 位置编码使用了三角函数的正弦和余弦函数来编码位置信息。具体来说，对于每个位置和每个维度，位置编码矩阵中的元素由以下公式计算得到： PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model)) PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model)) 其中，pos表示位置，i表示维度，d_model表示输入序列的维度。 位置编码的作用是为了在输入序列中引入位置信息，使得Transformer模型能够区分不同位置的词嵌入。通过位置编码，Transformer模型可以更好地处理序列中的位置信息，从而更好地捕捉序列的结构和依赖关系。 如果不使用位置编码，Transformer模型将无法区分不同位置的词嵌入，从而无法准确地捕捉序列的结构和依赖关系。 需要位置编码的原因在于，自然语言中的单词通常会出现在上下文中，并且单词之间的顺序很重要。因此，模型需要一种方法来捕捉序列中元素的顺序信息。位置编码提供了这种信息，因为它可以将每个元素的位置转换为一个实数值，这个值可以表示该元素在序列中的位置。 如果不使用位置编码，模型将无法理解序列中元素的顺序信息，因为它们只依赖于元素的词嵌入表示和注意力权重。这意味着模型可能无法正确地解码序列或生成正确的语法结构。 位置编码的形式: 1. 固定位置编码：将每个位置编码为一个固定的实数值，例如 [0, 1, 2, ..., seq_length-1]。这种方法简单易实现，但可能会忽略序列中元素的实际位置信息。 2. 正弦和余弦位置编码：将每个位置编码为其在序列中的位置的正弦或余弦值。这种方法可以捕捉到序列中元素的相对位置信息，但可能会引入较大的噪声和不稳定性 3. 线性插值位置编码：将每个位置编码为其在序列中的位置的线性插值值 4. 可以学习的位置编码，在模型初始化时随机初始化一个位置编码，然后随着模型的训练而自主学习。
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人工智能研究所 2024-02-23
在Swin Transformer模型中，位置编码被加入到注意力机制公式中，以便更好地捕捉图像中的位置信息。这是因为在图像中，像素的位置对于理解图像内容和语义非常重要。 1. 位置编码能够提供图像中不同位置的信息。通过将位置信息与图像特征结合，模型可以更好地理解图像中不同区域的语义和上下文关系。 2. 位置编码可以帮助模型区分不同位置的特征。在图像中，不同位置的特征可能具有不同的语义含义。通过加入位置编码，模型可以更好地区分和利用这些位置特征。 3. 位置编码可以帮助模型处理不同尺度的特征。在图像中，不同位置的特征可能具有不同的尺度。通过加入位置编码，模型可以更好地处理不同尺度的特征，从而提高模型的表达能力。 相比之下，ViT模型将位置编码添加到patch embedding上，这样做的目的是为了将图像分割成固定大小的块，并为每个块分配一个位置编码。这种方法适用于图像，因为图像中的像素是有序的，并且位置信息对于图像理解非常重要。然而，在自然语言处理任务中，输入序列的顺序是固定的，位置信息对于理解序列同样重要。 而ViT模型将位置编码添加到patch embedding上，适用于图像分割任务，但在处理序列数据时可能无法很好地捕捉位置信息。#动图详解transformer模型##动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-02-22
Transformer模型最核心的贡献便是注意力机制了，它允许模型在处理序列数据时能够聚焦于相关的部分，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。这就跟人去看一张照片类似，你把👀眼睛定位在哪里，那么这个地方的注意力权重就比较大。 注意力机制的基本思想是，对于输入序列中的每个位置，模型会计算该位置与其他位置的相关性权重，并将这些权重应用于对应位置的特征表示上。这样，模型可以根据不同位置之间的相关性来加权聚合信息。 在Transformer模型中，注意力机制通过使用Query-Keys-Values（QKV）的方式来实现。具体来说，对于输入序列的每个位置，我们将其特征表示分别作为Query（Q）、Key（K）和Value（V）进行线性变换，得到相应的Q、K和V向量。然后，通过计算Q和K之间的相似度，得到注意力权重。最后，将注意力权重应用于V向量上，得到加权的V向量表示。 1. QKV的概念最早出现在自注意力机制（self-attention）中，用于计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性。Transformer模型将自注意力机制应用于编码器和解码器中，以捕捉输入序列中的全局依赖关系。 2. 作用： - Query（Q）：用于表示当前位置的特征，通过线性变换将输入序列的特征映射到Q向量空间中。Q向量用于计算与其他位置的相似度。 - Key（K）：用于表示其他位置的特征，通过线性变换将输入序列的特征映射到K向量空间中。K向量用于计算与当前位置的相似度。 - Value（V）：用于表示其他位置的特征，通过线性变换将输入序列的特征映射到V向量空间中。V向量用于根据注意力权重加权聚合信息。 通过计算Q和K之间的相似度，可以得到注意力权重，用于衡量当前位置与其他位置的相关性。这样，模型可以根据不同位置之间的相关性来加权聚合信息，从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。注意力机制的引入使得Transformer模型能够处理长序列，并且在自然语言处理等任务中取得了很好的效果。#动图详解transformer模型# 当你了解了注意力机制，再去看多头注意力机制就轻而易举了#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-02-21
在Swin Transformer模型中，位置编码被加入到注意力机制公式中，以便更好地捕捉图像中的位置信息。这是因为在图像中，像素的位置对于理解图像内容和语义非常重要。 1. 位置编码能够提供图像中不同位置的信息。通过将位置信息与图像特征结合，模型可以更好地理解图像中不同区域的语义和上下文关系。 2. 位置编码可以帮助模型区分不同位置的特征。在图像中，不同位置的特征可能具有不同的语义含义。通过加入位置编码，模型可以更好地区分和利用这些位置特征。 3. 位置编码可以帮助模型处理不同尺度的特征。在图像中，不同位置的特征可能具有不同的尺度。通过加入位置编码，模型可以更好地处理不同尺度的特征，从而提高模型的表达能力。 相比之下，ViT模型将位置编码添加到patch embedding上，这样做的目的是为了将图像分割成固定大小的块，并为每个块分配一个位置编码。这种方法适用于图像，因为图像中的像素是有序的，并且位置信息对于图像理解非常重要。然而，在自然语言处理任务中，输入序列的顺序是固定的，位置信息对于理解序列同样重要。 而ViT模型将位置编码添加到patch embedding上，适用于图像分割任务，但在处理序列数据时可能无法很好地捕捉位置信息。#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-02-11
DETR（DEtection TRansformer）是Facebook AI Research开源的一种端到端目标检测模型。它的主要特点是将目标检测任务转化为一个序列到序列（Sequence-to-Sequence）问题，并使用Transformer架构进行解决。 DETR模型的框架如下： 1. 输入编码器（Input Encoder）：将输入图像分割为一组特征图，通过卷积神经网络提取图像特征。 2. Transformer编码器（Transformer Encoder）：将输入特征图转化为一组特征向量序列，并进行位置编码。 3. 目标查询（Object Queries）：通过一个小型的Transformer解码器生成一组固定的目标查询向量，用于在解码阶段与特征序列进行交互。 4. 解码器（Decoder）：使用Transformer解码器将目标查询向量与特征序列进行交互，生成目标的位置和类别预测。 5. 后处理（Post-processing）：对解码器输出进行后处理，包括使用匈牙利算法进行目标匹配和过滤。 与传统的目标检测方法相比，DETR模型的主要区别在于： 1. 无需使用锚框（anchor boxes）：传统的目标检测方法通常需要预定义一组锚框，而DETR模型直接从输入图像中预测目标的位置和类别，无需使用锚框。 2. 端到端的训练和推理：DETR模型使用端到端的方式进行训练和推理，不需要使用额外的组件或后处理步骤。 3. 序列到序列的建模：DETR模型将目标检测任务转化为一个序列到序列问题，通过Transformer架构对输入特征序列和目标查询序列进行交互，从而生成目标的位置和类别预测。 与Transformer模型相比，DETR模型的主要联系在于： 1. 使用Transformer架构：DETR模型使用了Transformer编码器和解码器，用于对输入特征序列和目标查询序列进行建模。 2. 自注意力机制：DETR模型中的Transformer模块使用了自注意力机制，用于对输入序列中的元素进行加权聚合。 3. 位置编码：DETR模型和Transformer模型都使用了位置编码，用于将序列中的元素的位置信息融入模型中。
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人工智能研究所 2024-02-10
Transformer模型最开始是使用在NLP自然语言处理的模型，但是注意力机制越来越火🔥，且注意力机制跟人进行学习的方式类似，越来越得到大家的认可，很多魔改模型也随之而来。 既然注意力机制这么好用，是否可以使用在计算机视觉任务上，VIT SWIN等模型的发布，让注意力机制成功应用到了计算机视觉任务上。 既然可以使用在计算机视觉上与NLP领域上，那么transformer 模型是否可以用来多模态模型上呢？其基于transformer 模型的多模态模型也陆续出现。 1. CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining)：CLIP是一种基于Transformer模型的多模态模型，用于联合训练图像和文本。它通过将图像和文本输入到同一个Transformer模型中，使模型能够理解图像和文本之间的语义关系。CLIP在图像分类、图像生成和图像问答等任务上取得了很好的效果。 2. LXMERT (Language-Transformer Cross-Modal Encoder)：LXMERT是一种用于图像和文本的多模态预训练模型。它通过将图像和文本输入到同一个Transformer模型中，学习图像和文本之间的交互表示。LXMERT在图像问答、视觉推理和图像标注等任务上具有很强的表现能力。 3. UNITER (Universal Image-Text Representation Learning)：UNITER是一种用于图像和文本的多模态预训练模型。它通过将图像和文本输入到同一个Transformer模型中，学习图像和文本之间的共享表示。UNITER在图像标注、图像问答和视觉推理等任务上取得了很好的效果。 4. Meta-Transformer ，一个多模态模型，其具有一个模态共享编码器，无需配对数据，可以在 12 个不同模态上完成 16 种不同感知任务。Meta-Transformer 能够对于 12 种不同的数据提供统一的模型框架，其包括文本、图像、点云、音频、视频、红外、超光谱、X 射线、表格、图形、时间序列和惯性测量单元（IMU）数据。 transformer模型真的可以进行模型大一统吗？#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-02-01
Meta-Transformer ，一个多模态模型，其具有一个模态共享编码器，无需配对数据，可以在 12 个不同模态上完成 16 种不同感知任务。Meta-Transformer 能够对于 12 种不同的数据提供统一的模型框架，其包括文本、图像、点云、音频、视频、红外、超光谱、X 射线、表格、图形、时间序列和惯性测量单元（IMU）数据。transformer模型真的可以进行模型大一统吗？ 虽然transformer模型最初是使用在NLP 自然语言处理任务上，但是越来越多的模型基于transformer进行了改进，不仅模型可以应用在NLP，还进入了计算机视觉任务上。 ViT（Vision Transformer）：这是一种直接将图像像素输入到预训练的Transformer模型中，然后进行图像分类或对象检测的任务。 DETR（DEtection Transformer）：这是一种基于Transformer的物体检测模型，它使用类似于Transformer的编码器-解码器结构来预测目标的位置和类别。 Swin Transformer：这是一种基于窗口的Transformer模型，它将输入图像分割成多个子窗口，然后使用Transformer来处理每个子窗口的特征。 以上三种都是基于transformer的模型，且成功应用在计算机视觉任务上，且表现良好。随着meta transformer模型的发布，更是把transformer扩展到多模态任务上。 到底transformer做对了什么，让模型大一统又进了一步。#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-01-29
虽然transformer 模型最开始是使用在NLP自然语言处理方面，但是随着模型的大火🔥，其变体模型也越来越多。很多计算机视觉任务模型也基于transformer 模型进行了重新设计，且效果很好👍。 以下是一些基于Transformer模型的计算机视觉任务的模型： 1. Vision Transformer (ViT): ViT是一种使用Transformer模型进行图像分类的模型。它将图像划分为一系列的图像块，并将每个图像块作为输入序列传递给Transformer模型进行处理。 2. DETR (DEtection TRansformer): DETR是一种使用Transformer模型进行目标检测的模型。它将图像编码为一系列的特征向量，并使用Transformer模型进行目标检测和目标分类。 3. DeiT (Data-efficient image Transformers): DeiT是一种使用Transformer模型进行图像分类的模型。它通过在大规模图像数据集上进行预训练，并使用Transformer模型进行微调来实现高效的图像分类。 4. Swin Transformer: Swin Transformer是一种使用Transformer模型进行图像分类和目标检测的模型。它引入了一种分层的Transformer结构，以处理不同尺度的特征。 5. ViTGAN (Vision Transformer Generative Adversarial Network): ViTGAN是一种使用Transformer模型进行图像生成的模型。它通过在Transformer模型中引入生成器和判别器来实现图像生成任务。 这些模型都是基于Transformer模型的计算机视觉任务的最新研究成果，它们在图像分类、目标检测和图像生成等任务上取得了很好的性能。#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-01-23
Swin Transformer是一种基于Transformer的深度学习模型，用于处理视觉任务。以下是Swin Transformer模型的主要特点和介绍： 分层设计：Swin Transformer模型采用分层的结构设计，整个模型被划分为4个Stage，每个Stage都会缩小输入特征图的分辨率。这样的设计能够像CNN一样逐层扩大感受野，有利于捕捉图像的局部信息和全局信息。 Patch Embedding：在输入开始时，Swin Transformer会先将图像切割成一系列不重叠的Patch，并将每个Patch嵌入到Embedding向量中。这样的操作能够有效地捕获图像中的局部特征，同时提高了模型的表达能力和可迁移性。 Shifted Window：为了解决传统分窗策略导致的窗口之间缺乏联系的问题，Swin Transformer引入了Shifted Window操作。通过在每个窗口位置上应用一个相对偏移量，使得每个窗口能够看到其他窗口的部分内容，从而加强不同窗口之间的联系。这样的操作有助于模型更好地捕捉图像中的全局信息和长程依赖关系。 Patch Merging：在每个Stage中，Swin Transformer通过Patch Merging模块降低图像的分辨率。Patch Merging操作能够有效地融合不同分辨率的图像信息，同时为模型提供更丰富的上下文信息。 注意力计算：Swin Transformer采用自注意力机制来捕捉图像中的关键信息。通过在每个位置上计算注意力权重，能够关注到图像的不同区域，从而更好地理解和表示图像的复杂结构。 Swin Transformer模型通过分层设计、Patch Embedding、Shifted Window操作以及自注意力机制等手段，实现了对图像的深度理解和表示。它具有良好的性能和可扩展性，适用于各种视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-01-15
Transform模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初被用于自然语言处理任务中。它的核心思想是使用自注意力机制来建立输入序列中不同位置之间的关系，从而更好地捕捉序列中的上下文信息。 在Transform模型中，输入序列首先通过一个叫做“编码器”的神经网络模块进行编码，然后通过另一个叫做“解码器”的模块进行解码。编码器和解码器都是由多个层组成的，每个层都包含了一个自注意力机制和一个前馈神经网络。 注意力机制是Transform模型的一个重要组成部分，它可以帮助模型更好地关注输入序列中不同位置的信息。在自注意力机制中，每个输入位置都会被用来计算一个权重向量，表示该位置与其他位置的相关性。这些权重向量可以用来调整输入序列中不同位置的表示，从而更好地捕捉序列中的上下文信息。 注意力机制允许模型在处理输入序列时根据序列中不同位置的相关性分配不同的注意力权重，这使得 Transformer 能够捕捉到长距离的依赖关系和上下文信息，从而提高序列处理的效果。 总的来说，Transform模型和注意力机制的出现，推动了自然语言处理等领域的发展，使得在处理序列数据时能够更好地捕捉上下文信息，提高了模型的性能。 近年来，注意力机制被广泛应用在深度学习的各个领域，添加了注意力机制的模型在图像分类、分割、追踪、增强以及自然语言识别、理解、问答、翻译中任务中均取得了明显的性能提升。大火的ChatGPT同样使用到了transformer ，未来transformer 是否可以模型大一统，我们拭目以待。#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-01-12
Swin Transformer模型是一种基于Transformer架构的神经网络模型，它在处理大规模图像数据时表现出色。移动窗口操作是Swin Transformer模型中一种重要的操作，它可以有效地处理不同尺度的图像特征。 移动窗口操作实际上是一种滑动窗口的操作，它可以将图像分成多个局部区域，并对每个局部区域进行特征提取。在Swin Transformer模型中，移动窗口操作被称为“局部窗口注意力”，它主要由以下三个步骤组成： 1. 分块：将输入图像分成多个块，每个块的大小可以不同。这里需要注意的是，块的大小应该与模型的结构相匹配，以确保模型能够有效地处理不同大小的块。分块操作便是我们前期介绍的window 窗口的概念。 2. 特征提取：对每个块进行特征提取，得到该块的特征表示。这里使用的是Transformer的自注意力机制，也是我们介绍的window attention 。 3. Shift window attention :窗口注意力机制，并不能完全了解窗口与窗口之间的关系，通过移动窗口的操作，把每个窗口之间联系起来，增加模型的感受野，让模型可以更好的了解整体信息。 移动窗口操作可以有效地处理不同尺度的图像特征，同时也可以避免由于图像尺寸不同而导致的信息丢失。在Swin Transformer模型中，移动窗口操作被广泛应用于不同的任务，如图像分类、目标检测和语义分割等。#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-01-10
Swin Transformer 模型与 Transformer 模型的位置编码有相似之处，都是用位置编码来为序列中的每个位置提供一个独特的标识。但是，Swin Transformer 模型使用了一种新的位置编码方式，称为“局部位置编码”，与传统的“绝对位置编码”不同。 传统的 Transformer 模型使用绝对位置编码，它为每个位置分配一个固定的向量表示，该向量表示与位置的绝对位置有关。因此，当序列长度增加时，绝对位置编码的向量表示也会增加，导致模型的计算成本和内存占用增加。 相比之下，Swin Transformer 模型使用局部位置编码，它将序列分成多个块，并为每个块分配一个不同的向量表示。这些向量表示与序列中的相对位置有关，而不是与绝对位置有关。这种方法可以减少模型的计算成本和内存占用，并且能够处理更长的序列。 Swin Transformer 模型的位置编码被放置在注意力机制之中，而不是与嵌入向量直接相加的原因是因为，在注意力机制中，模型需要对输入序列中各个位置的相对位置进行建模。如果将位置编码直接与嵌入向量相加，则模型无法区分不同位置之间的相对距离，这可能会影响模型的性能和泛化能力。 通过将位置编码放置在注意力机制中，Swin Transformer 能够更好地捕捉输入序列中不同位置之间的相对位置关系，从而提高模型的性能和泛化能力。因此，这种设计选择是为了更好地适应 Transformer 模型在处理序列数据时的需求。#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-01-04
Transformer 模型GitHub 已经10万🌟🌟星，真正的attention is all you need 🌟🌟 2017年，谷歌团队在论文「Attention Is All You Need」提出了创新模型，其应用与NLP领域架构Transformer模型。从模型发布至今，transformer模型风靡微软、谷歌、Meta等大型科技公司。且目前有模型大一统的趋势，现在transformer 模型不仅风靡整个NLP领域，且随着VIT SWIN等变体模型，成功把transformer 模型应用到计算机视觉任务。而目前最火的ChatGPT，也是基于Transformer开发的。 就在今天，Transformers库在GitHub上星标破10万大关！ Transformer 模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它采用了注意力机制（attention mechanism）来处理输入序列，可以同时处理长序列信息，具有较好的并行性能，逐渐成为自然语言处理领域中的重要模型。 Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention mechanism），它可以将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，从而生成一个加权的表示。这个表示可以在后续的层中继续被利用，从而逐步生成更加丰富的语义表示。 Transformer模型主要由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成。编码器将输入序列转换为上下文向量（context vector），而解码器则基于上下文向量生成输出序列。 Transformer模型已经被广泛应用于机器翻译、文本分类、自然语言生成等任务中，并在很多领域都取得了优秀的结果。#动图详解Transformer
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人工智能研究所 2024-01-02
VIT模型和Swin Transformer模型都是近年来在计算机视觉领域中备受关注的模型。它们都是基于Transformer架构的模型，但在细节上有很大的不同。 一、VIT模型和Swin Transformer模型的区别 1. 图像分块方式不同 VIT模型将图像分成固定大小的小块，每个小块都被视为一个“图像片段”，并通过Transformer编码器进行处理。而Swin Transformer模型采用了一种新的分块方式，称为“局部窗口注意力”，它将图像分成一系列大小相同的局部块，并在这些局部块之间进行交叉注意力。 2. Transformer编码器的层数不同 VIT模型中使用的Transformer编码器层数较少，通常只有12层。而Swin Transformer模型中使用了更多的Transformer编码器层，通常为24层或48层。 3. 模型的参数量不同 由于Swin Transformer模型采用了更多的Transformer编码器层，因此其参数量比VIT模型更大。例如，Swin Transformer模型中的最大模型参数量可以达到1.5亿，而VIT模型中的最大模型参数量只有1.2亿。 4. 模型的性能不同 在ImageNet数据集上进行的实验表明，Swin Transformer模型的性能优于VIT模型。例如，在ImageNet-1K上，Swin Transformer模型的Top-1准确率为87.4％，而VIT模型的Top-1准确率为85.8％。 二、VIT模型和Swin Transformer模型的联系 尽管VIT模型和Swin Transformer模型在细节上有很大的不同，但它们都是基于Transformer架构的模型，具有以下相似之处： 1. 都是基于Transformer架构的模型 VIT模型和Swin Transformer模型都是基于Transformer架构的模型，它们都使用了Transformer编码器来处理输入数据。 2. 都使用了自注意力机制 VIT模型和Swin Transformer模型都使用了自注意力机制来处理输入数据。这种机制可以使模型更好地理解输入数据中的关系，并提高模型的性能。 3. 都可以用于计算机视觉任务 VIT模型和Swin Transformer模型都可以用于计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测和语义分割等。
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动画详解Transformer模型以及变

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