CNN与Transformer的区别

### 回答1：

简单来说，CNN基于卷积神经网络，而Transformer基于注意力机制。CNN可以将输入图像按照层级划分，从而提取出它们的特征，而Transformer则依靠注意力机制来提取特征，更多的是建立输入到输出之间的关系，而不关心特征本身。

### 回答2：
CNN（卷积神经网络）和Transformer（变换器）是两种常见且广泛应用于深度学习领域的神经网络模型，它们在结构和应用方面有一些显著的区别。

首先，CNN是一种经典的神经网络模型，主要用于处理和分析图像数据。它通过卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层来进行分类或回归任务。CNN的强项在于对图像中的局部特征进行提取和处理，而在处理序列数据（如文本）时，可能对长距离的依赖关系不够敏感。

与此不同，Transformer是一种基于自注意力机制的模型，主要用于处理序列数据，如文本数据。它使用了一系列的自注意力层和前馈神经网络层来建模序列数据的依赖关系。与CNN不同，Transformer能够准确地捕捉到序列中的全局依赖关系，并在文本生成、机器翻译等任务中表现出色。

其次，在网络结构上，CNN主要由卷积层和池化层组成，且参数共享，具有一定的局部感知能力；而Transformer则由多个自注意力层和前馈神经网络层组成，没有参数共享，具有全局关注能力。

另外，CNN在处理大规模数据时存在一定的计算复杂度，需要考虑卷积核大小和步幅等参数的选择；而Transformer在训练时可能需要更长的训练时间和更大的内存开销，但在推理阶段较为高效。

总体而言，CNN适用于图像数据处理，能够提取局部特征；而Transformer适用于序列数据处理，能够捕捉全局依赖关系。随着研究的发展，两种模型的结合也成为可能，用于更复杂和多模态的任务。