提几个transformer的问题

当然可以，下面是几个Transformer相关的问题：

1. Transformer 中的自注意力机制是什么？
2. Transformer 和 RNN 的区别是什么？
3. Transformer 的编码器和解码器分别有什么作用？
4. Transformer 中的位置编码是什么？有什么作用？
5. Transformer 如何解决输入序列长度不同的问题？
6. Transformer 中的多头注意力机制是什么？有什么作用？
7. Transformer 中的残差连接是什么？有什么作用？
8. Transformer 在机器翻译任务中是如何应用的？
9. Transformer 在语言模型预训练中的应用是什么？
10. Transformer 的改进版本有哪些？有什么改进？

相关问题

计算机视觉卷机模型存在的问题和Vision Transformer和Swin-Transformer, TransHash, VTS模型解决了卷机模型的那些问题

传统的计算机视觉卷积神经网络模型存在以下几个问题：

1. 局限性：卷积神经网络只能捕捉局部空间相关性，而在处理长程依赖性时表现不佳。

2. 计算复杂度：卷积神经网络的计算复杂度随着层数和宽度的增加而呈指数级增长，导致训练和推理时间较长。

3. 难以解释：由于卷积神经网络的结构复杂，很难解释每个层面的功能和决策。

而近年来，一些新的模型被提出来来解决这些问题，包括Vision Transformer、Swin-Transformer、TransHash和VTS模型等。

Vision Transformer（ViT）是一种基于自注意力机制的模型，它将图像分割为小的图块，并使用transformer编码器处理这些图块。ViT模型能够处理全局信息，并且它的计算复杂度相对较低，而且还能够方便地解释每一层的功能。

Swin-Transformer是一个高效的视觉Transformer模型，它引入了分层的窗口机制，有效地处理了不同尺度和分辨率的特征。

TransHash是一种基于哈希的模型，它将图像通过哈希函数映射到低维空间中，并使用transformer编码器处理这些哈希码。TransHash模型在保留相似性的同时，大幅降低了计算复杂度。

VTS模型是一种结合了卷积神经网络和Transformer的混合模型，它使用卷积神经网络提取局部特征，并使用Transformer编码器处理全局特征。VTS模型具有较高的计算效率和较好的准确性。

与Transformer模型相关的研究员

当谈到与Transformer模型相关的研究员时，有几位值得一提的专家。其中最著名的是Vaswani等人在2017年提出的Transformer模型，他们的论文《Attention is All You Need》引领了自然语言处理领域的革命。以下是一些与Transformer模型相关的研究员：

1. Ashish Vaswani：他是Transformer模型的主要作者之一，他的工作主要集中在自然语言处理和机器学习领域。他目前是Google Brain的研究科学家。

2. Thomas Kipf：他是图神经网络领域的专家，他的工作与Transformer模型在图数据上的应用密切相关。他目前是阿姆斯特丹大学计算机科学系的助理教授。

3. Jacob Devlin：他是Google Research的研究员，也是Transformer模型的主要作者之一。他的研究兴趣包括自然语言处理和机器学习。

4. Kyunghyun Cho：他是纽约大学计算机科学系的助理教授，也是自然语言处理领域的知名研究员。他的工作涉及Transformer模型在机器翻译和文本生成等任务上的应用。

5. Hugging Face团队：Hugging Face是一个开源社区，致力于开发和推广自然语言处理相关的工具和模型。他们的Transformer模型实现（即Transformers库）成为了许多研究人员和开发者在实践中使用的重要资源。