Transformer模型起源

Transformer模型最早于2017年由Google机器翻译团队提出，出现在著名的《Attention Is All You Need》论文中。该论文提出了一种完全取代了RNN和CNN结构的新型模型，即由Transformer堆叠的方式构建的模型。Transformer首先在自然语言处理领域取得了令人惊讶的成果，随后在计算机视觉领域也得到了广泛应用，如ECCV2020中首次将Transformer引入到目标检测任务中，并通过VIT模型在图像分类任务上完全抛弃了CNN，改用Transformer实现。

相关问题

transformer模型是端边模型吗

Transformer模型本身并不是端边模型。Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它起源于自然语言处理领域，特别是用于机器翻译任务，比如Google的BERT、T5等。端边模型（Edge Computing Model）则是指部署在网络边缘设备（如智能手机、路由器、传感器）上，能够快速响应本地请求并减少对云端计算资源依赖的模型架构。

虽然一些研究人员提出了将Transformer应用于物联网（IoT）或边缘计算环境，将其部分功能部署到边缘设备上，但这并不意味着所有的Transformer都是端边模型。通常来说，原始的Transformer模型训练是在大型数据中心进行的，然后可能会被剪裁或微调以适应边缘环境。因此，是否被称为端边模型取决于其实际应用场景和部署策略。

transformer模型与医学图像降噪

Transformer模型起源于自然语言处理领域，由Google提出的BERT模型演变而来，它通过自注意力机制解决了序列数据建模的问题。然而，在医学图像分析中，特别是在图像降噪方面，Transformer模型也得到了应用。通常，这种应用会将图像转换成高维特征向量，并利用Transformer的编码器部分捕捉空间上下文信息。它能够学习到不同位置之间的依赖，有助于去除噪声、增强图像细节。

例如，一种常见的做法是将二维的医学影像（如CT或MRI）视为一维序列输入给Transformer，然后使用逐像素解码的方式生成去噪后的图像。相比于传统的卷积神经网络（CNN），Transformer可以更好地处理变长的输入并捕捉更广泛的图像内容。