分别总结第一个、第二和第三个多头自注意力层的定义,并突出它们在Transformer模型中的重要性和创新之处。同时,我们还会提出一些可能的改进和未来研究方向,以鼓励读者对多头自注意力层进行深入研究和探索。 通过以上的文章结构,读者可以清晰地了解到本文的组织方式和内容安排,帮助他们更好地理解和阅读后续的文章内容。
自2014年加州伯克利大学提出的全卷积神经网络FCN以来,语义分割的解决方案就被基于FCN的网络模型所定义。复旦大学大数据学院张力课题组变革性的抛弃全卷积神经网络,为语义分割任务提出一种新型基于自注意力机制序列预测的神经网络范式SEgmentation TRansformer (SETR),网络结构如图2所示。