Transformer原理及其应用
它原理简单但根据不同的使用场合（不同的用途）变压器的绕制工艺会有所不同的要求。电源变压器应用非常广泛。变压器工作原理：变压器是变换交流电压、电流和阻抗的器件，当初级线圈中通有交流电流时，铁芯（或磁芯）中便产生交流磁通，使次级线圈中感应出电压（或电流）。
transformer 最早使用于NLP模型中，使用了 Self-Attention 机制。相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够 拥有全局信息 。
变压器基础知识有：定义、构造、原理、分类及应用等。变压器（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯（磁芯）。电路符号常用T当作编号的开头。
tg是英文transformer的缩写，中文翻译为“变压器”。这是一种重要的电气设备，用于将一种电压的电流转换为另一种电压的电流，广泛应用于电力系统中。其主要功能是实现电能的传输、分配和转换。变压器的功能及应用 变压器主要通过电磁感应原理来改变交流电压。它广泛应用于电力传输、配电系统以及电子设备中。
还促进了跨任务的模型泛化。总结来说，预训练模型如BERT、Subword Tokenization、ELMo和Transformer，都在深度学习的语义理解中扮演着关键角色。它们通过各自的优势和策略，为自然语言处理任务带来了显著的性能提升。深入理解这些预训练模型的原理、技巧和应用，无疑能为NLP实践者提供强大的工具。
transformer是变压器 电力变压器是一种静止的电气设备，是用来将某一数值的交流电压（电流）变成频率相同的另一种或几种数值不同的电压（电流）的设备。
transformer与cnn相比优缺点
1、transformer与cnn相比优缺点如下：Transformer优点：（1）突破了RNN模型不能并行计算的限制。（2）相比CNN，计算两个位置之间的关联所需要的操作次数不会随着距离的增长而增加。（3）attention机制可以产生更具可解释性的模型，可以从模型中检查attention分布，各个attention head可以学会执行不同的任务。
2、总的来说，CNN家族的算法更适合处理有局限性的数据，而Transformer家族的算法更适合处理更加复杂的数据。
3、Transformer通常在自然语言处理和机器翻译等序列数据处理任务中得到广泛应用，而CNN则更多用于图像分类和识别等任务。
4、提升场景文本识别中的语言模型是关键，它能够通过理解上下文改善识别效果，尤其在视觉信息不足时。本文探讨了从统计语言模型（如n-gram）到深度学习方法（RNN、CNN和Transformer）的演变，以及它们的优缺点。尽管语言模型能显著提高识别性能，但仍面临OC问题和计算复杂度挑战。
5、Transformer（Attention Is All You Need）详解 从Transformer这篇论文的题目可以看出，Transformer的核心就是Attention，这也就是为什么本文会在剖析玩Attention机制之后会引出Transformer，如果对上面的Attention机制特别是自注意力模型（self-Attention model）理解后，Transformer就很容易理解了。
多模态记忆transformer--医学图像报告生成
多模态记忆Transformer在医学图像报告生成中展现出显著优势。该模型（MMTN）通过创新的编码器设计，有效整合了医学图像、医学术语和文本报告，旨在减少报告不一致并提高生成报告的准确性。
CogView理论基础：基于VAE优化改进，目标最大化图像与文字联合似然。模型由图像x、对应描述文字t构成，图像生成过程分为三个步骤：文字生成、隐变量生成和图像生成。模型利用Transformer进行图像序列化和文本图像联合建模，包括离散自编码器、GPT等模块。
其次，视听双模态模型也是多模态研究中的热点。这类模型旨在处理同时包含视觉和听觉信息的数据，如视频。一个典型的例子是AVLnet，它能够从视频中提取音频、视觉以及文本信息，并进行跨模态的对齐与融合。这类模型在视频理解、自动字幕生成等任务中表现出色。
[图像复原]Uformer,U型transformer实现去噪去雨去模糊sota
这个部分，首先描述整体pipeline以及Uformer的层级结构。然后，给出LeWin Transformer块的细节构造。这之后，引入三个跳跃链接的变体。pipeline 如上图，U型结构，中间加上跳跃链接。具体一些，给定一个退化的图片I，尺寸是[公式] 的，LeWin 块 应用transformer做重建有两个主要的问题。
Transformer性能优化:运算和显存
这些改进方法在长序列相关任务上表现出较高的效率和效果，为解决Transformer在处理长序列问题时的运算和显存限制提供了有效途径。总的来说，通过递归连接、稀疏注意力、局部哈希、低秩分解和线性注意力等改进策略，研究者们在提高Transformer处理长序列任务的性能和效率方面取得了显著成果。
- **Flash Attention**：利用GPU存储层次结构加速计算。- **Paged Attention**：分页内存管理，按需追加显存。- **精简Attention**：如MQA和GQA，共享参数减少计算。选择合适的硬件也至关重要，包括Nvidia和国产AI芯片。总的来说，优化技术旨在提升推理效率，减少计算资源消耗，提供更快更流畅的用户体验。
例如，MatMul算子的优化通过数据分片和算子融合减少内存使用，Flash/Sparse Attention则支持长序列和稀疏模型，构筑的Transformer加速库则提升了核心性能。在通信性能方面，CANN通过并行化通信策略，如SDMA和RDMA通信流水化，以及TP通信复用带宽，有效减少了通信耗时。
标签： #transformer图像
