Conformer原理

Conformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于自然语言处理和语音识别等领域。它的原理基于Transformer模型，但引入了一些新的设计，使得模型更加高效和准确。

Conformer模型最重要的特点是引入了卷积层，这使得模型能够捕捉序列中的局部信息。同时，它还使用了多层跨层连接和多头注意力机制，以便让模型更好地处理长序列。另外，Conformer还引入了一个新的结构，叫做混合卷积-自注意力模块，用于同时处理局部和全局信息。

总的来说，Conformer模型的设计思路是在Transformer模型的基础上，引入了卷积层和混合卷积-自注意力模块，以便更好地处理长序列和局部信息。这些设计使得Conformer模型在自然语言处理和语音识别等任务中，取得了很好的效果。