Transformer的应用

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初被用于自然语言处理任务，但随着其在语音识别、图像处理等领域的成功应用，Transformer已经成为了当前最热门的深度学习模型之一。以下是Transformer在不同领域的应用举例：

1. 自然语言处理：Transformer最初被用于机器翻译任务，如Google的翻译服务。此外，它还被用于文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。

2. 语音识别：Transformer＊＊＊被用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。其中，Vision Transformer（ViT）是一种只使用Transformer的图像分类模型，在多个图像分类基准测试中取得了最先进的结果。

4. 视频处理：Transformer被用于视频分类、＊＊＊可以将视频序列编码为向量表示，用于视频分类和检索。

5. 推荐系统：Transformer被用于推荐系统中的序列建模，＊＊＊的自注意力机制是什么？
2. Transformer与循环神经网络（RNN）的区别是什么？
3. Transformer在图像处理中的应用有哪些？