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2024年1月20日 · 网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。1. Transformer整体结构 在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成另一种语言，如果把Transformer看成一个黑盒，那么其结构如下图所示：
Transformer的意义体现在它的长距离依赖关系处理和并行计算，而这两点都离不开其提出的自注意力机制。首先，Transformer引入的自注意力机制能够有效捕捉序列信息中长距离依赖关系，相比于以往的RNNs，它在处理长序列时的表现更好。
一些后续的改进如LongFormer就是增强Transformer在处理长序列的能力。 CNN主要是用来提取序列中的局部特征，如NLP中的n-gram特征。 CNN计算高效，时间复杂度和空间复杂度都是 O(n) ，可以处理很长的序列，但是提取特征的能力有限（一个卷积核一次只能看到序列中一个很小的范围）。
2024年3月7日 · 对于Transformer模型来说,其损失函数的定义需要考虑以下几个方面。预测目标 对于seq2seq任务,Transformer模型的预测目标通常是输出序列中的每个词。也就是说,模型需要预测输出序列中每个位置的词汇，并将这些预测结果与真实标签进行比较，从而计算整体的
分类任务的话，极少用transformer的。我之前在8分类上用resnet50就已经96%的正确率了。可以先试着transformer中ffn层及后续层，不行的话，再将embedding中的维度换小一点试试
Transformer输出的Shape和tgt编码后的Shape一致。在训练时，我们会把transformer的所有输出送给Linear，而在推理时，只需要将最后一个输出送给Linear即可，即outputs[:, -1]。下面是nn.Transformer的构造参数： d_model: Encoder和Decoder输入参数的特征维
而 W^{Q} ，W^{K}，W^{V} 就是 Transformer 大模型在预训练阶段时，通过神经网络反向传播来训练出来的权重矩阵（注意，这里提到的“权重”，是指神经网络中的连接权重，与Attention中token之间的语义关联权重不是一个意思），这三个矩阵是 Transformer 大
2024年9月10日 · 上图是Transformer的一个网络结构图，Bert的网络结构类似于Transformer的Encoder部分，而GPT类似于Transformer的Decoder部分。单从网络的组成部分的结构上来看，其最明显的在结构上的差异为Multi-Head-Attention和Masked Multi-Head-Attention。
Transformer模型作为一种强大的深度学习模型，在AI去衣技术中展现出了巨大的潜力。 通过利用其独特的注意力机制和强大的表示学习能力，可以实现精确的衣物检测与分割、高效的衣物去除与背景修复以及优质的细节优化与后处理。
Transformer：无结构先验信息(小数据集上容易过拟合)；排序不变性，为了建模语句中词语出现的先后顺序，需要引入位置编码。Transformer与图神经网络：Transformer：可看成是一个全连接的有向图网络(带有自身节点的连接)；并且连接关系完全由数据驱动给
