我的Transformer专栏来啦

最新推荐文章于 2025-11-24 21:26:24 发布
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#transformer #深度学习 #人工智能

五一节前吹的牛，五一期间没完成，今天忙里偷闲，给完成了。

那就是初步拟定了一个《Transformer最后一公里》的写作大纲。

之前一直想写一系列Transformer架构的算法解析文章，但因为一直在忙（虽然不知道在忙啥），总是被耽搁。

今天终于算是启动了。

巧的是，下班路上刚手敲完大纲，晚上一个小伙伴来咨询学习LLM的事情，问我之前写的《AI视觉入门专栏》是否适合LLM的入门。

我就顺便给这位小伙伴安利了一下正在做的这个专栏，虽然还未开始写。

图片

这个专栏是什么？

Transformer架构相比很多小伙伴都不陌生了，说它是目前最火的AI模型架构也不为过。

现在很多主流的大语言模型，比如chatGPT都是基于该架构进行的模型设计，可以说Transformer顶起了AI的半壁江山。

本专栏主要是拆解Transformer架构的算法原理。

我会尽可能用通俗的大白话来讲清楚该架构的各种细节。

你可能在很多地方都看过该架构相关的算法解析文章，什么

最低0.47元/天 解锁文章
计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-11 2万+
计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在计算机视觉领域，Transformer 自被引入后，凭借其强大的特征建模能力，在图像分类、目标检测、语义分割等众多任务中取得了优异的成绩。然而，原始的 Transformer 模型结构复杂，参数量巨大，计算资源消耗高，导致模型训练和推理速度慢，难以部署在资源受限的设备（如移动设备、嵌入式设备）上。因此，研究 Transformer 的轻量化与加速策略成为推动其广泛应用的关键。本文将深入探讨各种轻量化与加速技术。
基于Transformer的语音识别与音频分类
08-04 946
例如，如果我们的预测序列是 B_R_II_O_N_||S_AWW|||||S_OMEE_TH_ING||_C_L_O_S_E||TO|P_A_N_I_C||_ON||HHI_S||OP_P_O_N_EN_T’SS||_F_AA_C_E||W_H_EN||THE||M_A_NN||||_F_I_N_AL_LL_Y||||_RREE_C_O_GG_NN_II_Z_ED|||HHISS|||_ER_RRR_ORR||||我们知道语音和文本的顺序是相同的（对齐是单调的），但我们不知道文本中的字符如何与音频对齐。
老板向我请教Transformer的原理，我没讲清
发狂的小花的博客
01-09 1384
Transformer基本原理 Transformer核心组件详解 输入输出处理及训练技巧 Transformer在各领域应用举例 性能评估与对比分析
Transformer模型的学习
2303_79395617的博客
05-06 1968
在开始深入 Transformer 之前，建议先打好深度学习和自然语言处理（NLP）的基础，然后按照以下学习路径逐步掌握其核心原理、实现细节与实际应用。整个过程可分为：基础知识准备、自注意力与多头注意力理解、Encoder–Decoder 架构与位置编码学习、从零实现 Transformer、使用主流框架（TensorFlow、PyTorch）进行实践、以及综合项目与进阶变体研究。
自然语言处理Transformer模型最详细讲解（图解版）
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10-16 4万+
近几年NLP较为流行的两大模型分别为Transformer和Bert，其中Transformer由论文《Attention is All You Need》提出。该模型由谷歌团队开发，Transformer是不同与传统RNN和CNN两大主流结构，它的内部是采用自注意力机制模块。
Transformer架构（详解）
weixin_61006262的博客
09-06 925
🍋🍋🍋🍋：将输入序列压缩成一个富含语义信息的。：根据这个上下文矩阵，像“猜谜”一样，一步步自回归地生成目标序列。
Pytorvh之Vision Transformer图像分类
风间琉璃的博客
10-11 6505
Vision Transformer（ViT）是将Transformer模型应用于计算机视觉领域的方法，用于图像分类任务。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT通过将图像分成==固定大小的图块==(Image Patches)并展平成序列，然后将==序列输入Transformer模型进行处理==。在Transformer中，`Self-Attention结构被用来捕捉序列中不同位置的关联信息`。通过多层的Transformer编码器，ViT能够从输入图像中学习到更高级的特征表示，最终输出图像的类别。
【Transformer】图解 Transformer
sikh_0529的博客
02-10 1310
由于我们处理的是矩阵，我们可以将第二步到第六步压缩为一个公式来计算自注意力层的输出。矩阵形式的self-attention计算。
专栏《NLP算法实战》中第9部分《大模型Transformer》的所有配套源码
04-24
本专栏深（https://blog.youkuaiyun.com/asd343442/category_12584253.html）入探讨了自然语言处理（NLP）的核心算法和实际应用的知识，从基础理论到高级技术，全面展示了NLP领域的最新发展。通过清晰的解释、实用的示例和...
Transformer通关秘籍专栏配套代码仓库-系统讲解Transformer架构与大模型原理的完整学习资源-包含自然语言处理基础-深度学习算法解析-大模型技术细节拆解-提供国.zip
09-09
本专栏配套代码仓库旨在全面系统地讲解Transformer架构以及大型Transformer模型的工作原理，同时涵盖了与之相关的各种技术细节。学习者将能够通过本资源深入理解自然语言处理的基础知识、深度学习算法的原理，以及...
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 1993
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
ResNet (2015)（卷积神经网络）
weixin_45556264的博客
11-23 675
它不是一个复杂的理论突破，而是一个极其优雅和有效的工程解决方案，其“大道至简”的思想深刻地影响了整个领域。直到今天，基于ResNet的架构仍然是许多视觉任务的强大基线。在ResNet出现之前，主流的认知是：网络越深，表达能力越强，性能应该越好。论文中提出了几种不同深度的ResNet变体，最著名的是ResNet-34和ResNet-50/101/152。这种下降不是由过拟合引起的，因为即使在训练集上，深层的模型误差也比浅层模型更高。这是ResNet的核心构建模块。，巧妙地解决了极深神经网络的。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
MCHacker的专栏
11-23 981
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1205
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
【深度学习新浪潮】如何使用多模态大模型进行图片的开放词汇语义分割？
智能守恒_HengAI
11-23 170
"""加载并预处理图像""""""使用Grounding DINO检测目标边界框""""""使用SAM生成分割掩码"""# 转换图像为numpy数组# 设置SAM图像编码器# 转换边界框格式（xyxy -> yxyx，且归一化到0-1）boxes_yxyx = boxes_xyxy[:, [1, 0, 3, 2]] # SAM要求yxyx格式# 生成掩码本文提出的泛化性强：支持任意文本描述的类别分割，无需重新训练。易用性高：基于开源库构建，代码量少于200行即可落地。性能可靠。
植物识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 724
植物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对6种常见的植物叶片图片数据集（涵盖广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏六类常见植物）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
深度学习——神经网络
最新发布
2303_80634169的博客
11-24 3303
本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
深度学习--TensorFlow框架使用
2502_91709799的博客
11-23 420
TensorFlowTensor - 张量 - 数据Flow - 流动若不想要显示警告日志，增加代码import os图结构：数据（Tensor)+操作(Operation)
Transformer-LSTM 多变量回归预测：Matlab 实现与探索
2508_94230129的博客
11-24 647
Transformer - LSTM 这种组合模型，结合了 Transformer 在处理长序列依赖关系的优势，以及 LSTM 对时间序列数据中短期和长期依赖捕捉的能力。在多变量单输出回归任务里，它就像一个聪明的猎手，能从多个变量中“嗅出”与目标输出相关的关键信息。比如在一些复杂的经济数据预测场景中，多个经济指标（变量）共同影响着某一经济趋势（输出），这个模型就能大显身手。
Vision Transformer中文
04-15
<think>好的，我现在需要处理用户关于Vision Transformer（ViT）的查询。用户希望获得中文的解释和相关资料，并且系统提示中引用了多个来源。首先，我得回顾用户提供的引用内容，确保回答准确并正确引用。 用户提到的引用[1]到[3]主要介绍了ViT的背景、与Transformer的关系以及应用。根据这些信息，我需要组织一个结构清晰的回答，涵盖ViT的基本概念、核心结构、工作原理、应用场景以及相关资源。同时，用户要求生成相关问题，这需要在回答后添加几个相关问题。 接下来，我需要确保回答符合系统级指令：使用正确的中文，数学公式用$...$或$$...$$格式，引用标识自然添加。例如，在提到ViT将图像分割为图块时，可以引用[^1]。同时，要注意代码块的使用，但用户的问题中没有涉及代码，所以可能不需要。 然后，检查是否有遗漏的关键点，比如ViT与CNN的区别、自注意力机制在图像中的应用、位置编码的作用等。这些内容在引用[2]和[3]中都有涉及，需要整合到回答中。 最后，生成相关问题，例如ViT的优势、位置编码的作用、训练数据需求等，确保问题与用户查询相关，并引导进一步学习。同时，确认所有引用正确标注，如[^1]、[^2]、[^3]对应到正确的引用内容。</think>### Vision Transformer (ViT) 中文详解 #### 1. 核心概念 Vision Transformer (ViT) 是一种将自然语言处理中的Transformer架构迁移到计算机视觉任务的方法。其核心思想是将输入图像分割为固定大小的图块（例如$16 \times 16$像素），通过线性投影转换为序列数据，再输入Transformer编码器进行处理[^1]。这一方法突破了传统卷积神经网络（CNN）的局部感受野限制，实现了全局特征建模。 #### 2. 核心结构 ViT的标准架构包含以下关键组件： ```plaintext 输入图像 → 图块分割 → 线性嵌入 → 位置编码 → Transformer编码器 → MLP分类头 ``` 其中Transformer编码器层可表示为： $$ \text{输出} = \text{LayerNorm}( \text{MSA}(Z) + Z ) \\ Z' = \text{LayerNorm}( \text{MLP}(Z) + Z ) $$ （MSA: 多头自注意力机制，MLP: 多层感知机） #### 3. 关键创新点 - **图像序列化**：将$H \times W \times C$图像切割为$N$个$(P \times P \times C)$图块，$N = \frac{HW}{P^2}$，展开为$N \times (P^2C)$的序列[^1] - **位置编码**：引入可学习的1D位置编码向量，补偿Transformer缺乏空间感知的缺陷 - **混合架构**：支持与CNN结合，可将CNN特征图作为输入序列 #### 4. 性能表现 在ImageNet数据集上： - ViT-L/16模型达到87.1% top-1准确率 - 需要足够大的训练数据（JFT-300M数据集）才能发挥优势[^1] #### 5. 应用场景 - 图像分类（主流应用） - 目标检测（如DETR） - 图像生成（如TransGAN） - 医学图像分析 #### 中文学习资源推荐 1. [ViT论文精读](https://zhuanlan.zhihu.com/p/348593638)（知乎专栏） 2. [Vision Transformer超详细解读](https://blog.youkuaiyun.com/qq_37541097/article/details/118242600)（优快云） 3. [ViT代码实现教程](https://github.com/lucidrains/vit-pytorch)（GitHub开源项目） 4. 经典教材《深度学习进阶：计算机视觉》第11章（机械工业出版社） 相关问题
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