Transformer是谁提出的

Transformer是Google在2017年由两位研究人员Vaswani、Shazeer等人提出的，他们在论文《Attention is All You Need》中详细阐述了这种新型的深度学习架构。Transformer模型彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，尤其是序列到序列（seq2seq）任务中的表现，因为它使用自注意力机制（self-attention）替代了传统的循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs），从而大大提高了模型的并行性和效率。这一模型的成功开启了Transformer家族的发展，广泛应用于机器翻译、文本生成、文本摘要等众多NLP任务中。

相关问题

transformer模型是谁提出的

Transformer 模型是由 Google 在 2017 年提出的，它在自然语言处理领域中取得了很大的成功。Transformer 是一个基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的编码器-解码器模型，它在机器翻译、文本摘要、对话生成等任务中均取得了很好的效果。该模型被广泛应用于各种自然语言处理任务，包括文本生成、文本分类、情感分析等任务。

transformer提出

Transformer是一种网络结构，最早于2017年由Google机器翻译团队提出，在著名的《Attention Is All You Need》论文中首次提到。在该论文中，Transformer完全取代了以往的RNN和CNN结构，采用了由Transformer堆叠的方式构建模型。这种网络结构在NLP领域取得了令人惊人的效果，并逐渐被应用于其他领域。

在之前的NLP领域中，常用的序列网络结构是基于RNN的模型，而CNN网络也在NLP领域有一定的应用。但Transformer不同于RNN和CNN，它完全采用了自注意力机制，并且通过位置编码来表示文本数据，不再依赖于序列的形式。这种新颖的网络结构在NLP领域引起了广泛的关注和应用。

随后，Transformer的应用逐渐扩展到计算机视觉领域。在ECCV2020中，DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）首次将Transformer引入了目标检测任务，在CV领域取得了显著的成果。而VIT（An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale）则完全放弃了CNN，改用Transformer来实现基础的图像分类任务。这些工作使得Transformer在CV领域的应用变得愈发重要。

此外，为了进一步提升Transformer在计算机视觉任务中的性能，CSWin Transformer被提出。CSWin Transformer展示了在常见的视觉任务上非常好的性能，例如在ImageNet-1K分类任务上达到了85.4%的Top-1准确率。

综上所述，Transformer是一种网络结构，最早于2017年被提出，它在NLP和CV领域取得了显著的成果，并且持续引发了广泛的研究和应用。