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。