Transformer

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初由Google在2017年提出，用于自然语言处理领域中的序列到序列（Seq2Seq）任务。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer通过多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）来处理输入序列，可以在不考虑输入序列顺序的情况下将其编码成一组向量，称为“上下文向量”（context vector），然后再通过解码器进行解码。Transformer的优点是可以并行处理输入序列，因此在处理长序列任务时比传统的RNN更高效。

除了在自然语言处理领域中的应用，Transformer也被用于计算机视觉领域中的任务，如图像生成和目标检测等。其中，Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer的计算机视觉模型，它将图像分割成一组小的图像块，并通过多头自注意力机制对它们进行编码。ViT已经在多个计算机视觉任务中取得了很好的表现。