Transformer 和 CNN的相似性

Transformer和CNN（卷积神经网络）都是深度学习领域的重要模型，它们各自擅长处理不同类型的数据和任务，但也存在一些相似点：

1. **自注意力机制**：Transformer通过自注意力层，可以关注输入序列中的任意位置，这与CNN中的局部感受野相比，提供了一种全局上下文捕获的能力。

2. **并行计算**：Transformer的自注意力部分以及某些版本的残差连接，允许模型并行计算，这与某些CNN的设计也类似，比如Inception系列网络的并行分支结构。

3. **层级结构**：两者都采用层次结构，例如Transformer有编码器和解码器，而CNN也有卷积层堆叠而成的不同层级。

然而，主要的区别在于：

- **局部对称性**：CNN依赖于平移不变性（convolution操作），每个位置只与固定大小的邻域有关；而Transformer基于全序列交互，缺乏这种局部对称性。
- **权重共享**：CNN在卷积层中使用共享权重，减少了参数量；而Transformer的自注意力矩阵是独立计算的，参数量相对更大。
- **应用领域**：CNN常用于图像识别、计算机视觉等领域，而Transformer起源于自然语言处理，如机器翻译，现在也被广泛应用于文本生成、语音识别等场景。