transformer用于反演

Transformer主要用于自然语言处理领域，而不是用于反演问题。在自然语言处理中，Transformer模型通过自注意力机制来建模序列中不同位置之间的依赖关系，从而更好地理解和生成文本。它在机器翻译、语言模型和文本生成等任务上表现出色。

然而，在计算机视觉领域中，Transformer的应用相对较少。近期的研究者提出了一些修改Transformer结构的方法来引入卷积运算，以增强对图像的建模能力。然而，这种结构改变可能会破坏Transformer的固有特性，降低其容量。

因此，如果您想要进行反演问题，可能需要考虑其他更适合该任务的模型或方法，如逆卷积神经网络等。请您提供更具体的背景和需求，以便我能够更好地帮助您。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [DearKD: Data-Efficient Early Knowledge Distillation for Vision Transformers](https://blog.csdn.net/afadgas/article/details/130819386)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [嵌入式常见英文2500词总结](https://blog.csdn.net/qq_28576837/article/details/127163667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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