transformer发展

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，最初是为了解决自然语言处理中的序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务而提出的。随着其在自然语言处理领域的成功应用，Transformer逐渐被引入到计算机视觉领域，并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了优异的表现。同时，Transformer也被应用于多模态领域，如语音识别、视频理解等。Transformer的成功应用得益于其自注意力机制的优越性能，使得它在处理长序列数据时具有更好的效果和更高的效率。目前，Transformer已经成为了各个领域的主流模型之一，也是深度学习领域的研究热点之一。

相关问题

transformer 发展

Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络结构，由 Vaswani 等人在 2017 年提出，用于解决自然语言处理中的序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务，如机器翻译、文本摘要等。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer 在处理长序列时具有更好的效果和更高的并行性。

在 Transformer 的基础上，又发展出了许多变种模型，如 BERT、GPT 等。这些模型在自然语言处理领域取得了很大的成功，成为了当前最先进的模型之一。

transformer发展历程

Transformer是一种模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。Transformer模型可以被分为三个主要类别：序列到序列模型（seq2seq）、自回归模型（AR）和自编码模型（AE）。其中，seq2seq模型用于将一个序列映射到另一个序列，AR模型使用自回归机制生成输出序列，而AE模型通过破坏输入数据的一部分来恢复原始数据。

Transformer模型最初来自于Google的论文《Attention is all you need》。该模型引入了self-attention机制，它只依靠attention机制来计算输入和输出之间的转换，而不使用传统的RNN或卷积网络。

随着时间的推移，出现了许多基于Transformer模型的具体实现，包括BERT、DeBERTa、GPT和BART等等。