CNN与transformer区别

CNN（卷积神经网络）和Transformer是机器学习中的两种不同的模型。CNN主要用于像和视频处理任务，而Transformer则主要用于自然语言处理任务。它们之间有以下几点区别：

1. 结构：CNN在处理图像时通常采用卷积层和池化层的结构，用于提取图像中的局部特征。而Transformer则由多个自注意力机制和前馈神经网络层组成，用于处理序列数据。

2. 局部连接 vs 全局连接：CNN中的卷积操作是通过滑动窗口的方式对局部区域进行操作，因此每个输出神经元只与输入神经元的局部区域相连。而Transformer中的自注意力机制能够同时考虑序列中的所有位置，实现全局连接。

3. 参数共享 vs 自注意力：在CNN中，卷积核的参数是共享的，这意味着对于输入中的不同位置，使用的是同样的卷积核。而在Transformer中，每个位置都有自己的权重，通过自注意力机制来计算每个位置对其他位置的注意力权重。

4. 平移不变性 vs 具有位置信息：CNN在处理图像时具有平移不变性，也就是说，图像中的一个目标在不同位置出现时，CNN能够识别出它是同一个目标。而Transformer在处理序列数据时，通过引入位置编码来保留输入序列中的位置信息。

总的来说，CNN主要用于处理图像和视频数据，而Transformer则适用于处理序列数据，如自然语言任务。它们在结构和连接方式上有所不同，适用于不同的应用场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>