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层级Transformer
在多个抽象层次上处理数据的Transformer架构，捕获输入序列元素之间的层级关系。
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层级池化
逐步降维操作，通过数据结构的多层级聚合信息。
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多层级表示
在不同粒度上对输入数据进行向量编码，在每个层级保留信息。
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金字塔架构
网络结构逐步降低空间分辨率同时增加特征维度，类似倒金字塔形。
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层级交叉注意力
注意力机制允许表示的不同层级之间交互，促进跨尺度信息传递。
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层级位置编码
位置编码同时整合数据层级结构中的局部相对位置和全局位置信息。
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渐进式降维
压缩策略逐步缩短序列长度同时保留每步的关键信息。
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级联Transformer
多个Transformer层按序列连接的架构，每层在前一层输出上处理不同抽象层次。
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多尺度特征融合
将不同尺度提取的特征组合起来，创建完整且具有丰富上下文表示的过程。
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Token的树形结构
根据层次结构组织输入Token，其中父节点代表其子节点的语义分组。
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分层Token化
创建多个粒度级别的Token分割过程，从细粒度到抽象表示的各个层次。
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层级自适应注意力机制
根据处理架构中的当前层级动态调整参数的注意力机制。
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Transformer递归
在层次结构上递归应用Transformer机制，对每个层级使用相同类型的操作。
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阶梯式架构
Transformer层呈阶梯状排列的结构设计，每个阶梯对数据的不同分辨率进行操作。
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层级上下文管理
在处理层级中跨不同层级有效维护和利用上下文信息的策略。
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多分辨率投影
将特征投影到不同维度空间的线性操作，适应每个分辨率层级的需求。
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逐级信息聚合
通过层级结构自下而上地顺序收集和综合信息的机制。
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