transformer与cnn区别

Transformer和CNN是两种常用的神经网络模型，它们在处理不同类型的数据和任务上有一些区别。

Transformer是一种基于自注意力机制的模型，主要用于处理序列数据，如自然语言处理任务中的文本序列。它通过多层的自注意力机制和前馈神经网络来捕捉序列中的上下文信息，并且能够并行计算，因此在处理长序列时具有较好的效果。Transformer的一个重要应用是机器翻译，它能够将一个语言的序列翻译成另一个语言的序列。

而CNN（卷积神经网络）主要用于处理图像和其他类型的网格数据。CNN通过卷积层和池化层来提取图像中的局部特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。CNN在图像处理领域取得了很大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成等任务。

总结一下，Transformer适用于处理序列数据，能够捕捉长距离的依赖关系；而CNN适用于处理网格数据，能够提取局部特征。它们在网络结构和应用场景上有所不同。

相关问题

transformer与cnn对比

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

Transformer是一种基于自注意力机制的模型，主要应用于序列到序列（seq2seq）任务，如机器翻译、文本生成等。相比于RNN和LSTM等传统的序列模型，Transformer在并行计算和长序列处理上具有更好的效果。

CNN是一种卷积神经网络，主要应用于图像和语音识别任务。它通过卷积核提取特征并通过池化操作降维，可以有效地处理图像和音频信号中的局部相关性。

在应用场景上，Transformer更适用于处理文本数据，而CNN更适用于处理图像和音频等数据。同时，两种模型也可以结合使用，如使用CNN提取图像特征，再使用Transformer进行文本生成。

vision transformer与cnn

Vision Transformer（ViT）和CNN（卷积神经网络）都是用于图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务的深度学习模型。但是它们的架构和工作原理有所不同。ViT采用了Transformer模型中的自注意力机制来建模图像的特征，而CNN则使用卷积层和池化层来提取图像的局部特征。ViT较CNN相比，具有更好的可解释性和更强的泛化能力，但需要更多的计算资源和更大的数据集进行训练。