1dCnn transformer
时间: 2023-09-06 12:09:32 浏览: 226
transformer
CNN和transformer是两种不同的神经网络模型。CNN(卷积神经网络)是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉任务的神经网络模型。它通过卷积层和池化层来逐步提取图像的特征,并通过全连接层进行分类或回归。CNN在处理图像数据上具有很好的效果,因为它能够捕捉图像中的局部和空间关系。
而transformer是一种用于自然语言处理任务的神经网络模型。它通过自注意力机制来处理序列数据,能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。transformer在机器翻译、文本摘要和语言生成等任务上取得了很大的成功。
最近的研究工作将transformer的自注意力机制融入了CNN的背骨结构中,而不是简单地叠加在网络之上。这种方法在保留CNN对图像特征提取能力的同时,也能够利用transformer的自注意力机制进行更好的特征表示和语义理解。类似的工作还包括DETR,在使用CNN提取图像特征后,接着使用transformer的编码器和解码器来完成目标检测等任务。通过结合CNN和transformer的优势,这些方法在图像处理和计算机视觉任务中取得了很好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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