CNN和Transformer各自的优势

CNN（卷积神经网络）和Transformer是两种广泛应用于深度学习中的模型架构，它们各自在处理不同类型的问题上有着独特的优势。

CNN的优势主要体现在对图像和空间数据的处理上。它的核心优势包括：
1. 权值共享：CNN通过卷积层中的卷积核来提取图像特征，卷积核在整个输入数据上滑动，权重共享意味着相同的卷积核可用于检测不同位置的特征，这大大减少了模型的参数数量。
2. 局部连接：通过卷积操作，CNN专注于输入数据的局部区域，这使得模型能够捕捉到局部特征，对于图像识别等任务非常有效。
3. 空间层级结构：CNN的深层结构能够构建复杂的特征层级，高层的特征往往是对低层特征的组合和抽象。

Transformer的优势则体现在对序列数据的处理上，尤其是自然语言处理任务。其核心优势包括：
1. 自注意力机制：Transformer通过自注意力机制能够直接对序列中的任意位置进行建模，这使得它在处理长距离依赖关系时非常有效。
2. 并行化处理：与CNN和RNN（循环神经网络）不同，Transformer不需要按顺序处理序列数据，因此可以更高效地利用现代硬件的并行计算能力。
3. 可扩展性：Transformer架构易于扩展，通过增加模型的深度和宽度，可以处理更复杂和大规模的序列数据。