Transformer和CNN的区别

Transformer和CNN都是深度学习中常用的模型，但它们的设计和应用场景有所不同。

Transformer是一种基于自注意力机制的模型，主要用于序列到序列的任务，例如机器翻译、语言模型等。Transformer中的自注意力机制可以有效地捕捉序列中的长程依赖关系，使得模型在处理长序列时更加高效和准确。

CNN是一种卷积神经网络，主要用于图像和语音等信号处理任务。CNN中的卷积操作可以有效地提取图像和语音中的局部特征，使得模型在处理大规模图像和语音数据时更加高效和准确。

总的来说，Transformer适用于序列处理任务，CNN适用于信号处理任务。当然，在实际应用中，两者也可以结合使用，例如在图像生成任务中，可以使用Transformer来生成文本描述，再使用CNN来将文本描述转换为图像。