cnn神经网络，transformer

### CNN神经网络与Transformer的实现原理及应用对比

#### 数据处理方式
CNN采用局部连接和权值共享机制来减少参数数量并提高计算效率。这种结构使得CNN特别适合于捕捉输入数据中的局部模式，如图像边缘检测等[^1]。

相比之下，Transformers依赖自注意力机制(self-attention mechanism)，该方法允许模型在同一时间关注整个序列的不同位置之间的关系，从而更好地理解上下文语义信息。这使Transformers能够有效地处理长距离依赖问题，在自然语言处理任务上表现尤为突出[^3]。

#### 架构设计
典型的CNN由多层卷积层、池化层组成，这些层次按照特定顺序堆叠在一起形成前馈网络。每一层都会提取不同尺度下的特征图谱(feature maps),随着层数加深逐渐抽象出更高级别的概念表示[^2]。

而Transformer则摒弃了传统的RNN/LSTM架构中固有的串行处理流程，转而利用全连接的方式构建编码器(encoder)-解码器(decoder)框架，并引入multi-head attention模块增强表达能力。这样的设计不仅简化了训练过程还提升了并行度。

#### 应用场景
由于其优秀的空间不变性和良好的泛化性能,CNN被广泛应用于计算机视觉领域内的各种任务,比如物体分类(object classification),目标检测(object detection),姿态估计(pose estimation)等等.

另一方面,凭借强大的建模复杂句法结构的能力以及高效的并行运算特性,Transformers已经成为NLP领域的主流工具之一;除此之外,近年来也有越来越多的研究尝试将其扩展到其他类型的感知任务当中去,例如视频分析(video analysis)[^4].

# 卷积神经网络的一个简单例子
import torch.nn as nn


class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(3, 3))
        self.fc_layer = nn.Linear(64 * 26 * 26, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv_layer(x))  # Apply ReLU activation after convolution operation.
        x = x.view(-1, 64 * 26 * 26)     # Flatten the tensor before passing it into fully connected layer.
        output = self.fc_layer(x)
        return output

# 变压器的一个简单例子
import torch.nn.functional as F
from transformers import BertModel


class TextClassifierWithBert(nn.Module):
    def __init__(self, bert_model_name='bert-base-uncased', hidden_dim=768, n_labels=2):
        super(TextClassifierWithBert, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model_name)
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(hidden_dim, n_labels),
            nn.Softmax(dim=-1))

    def forward(self, input_ids=None, token_type_ids=None, attention_mask=None, labels=None):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids,
                            token_type_ids=token_type_ids,
                            attention_mask=attention_mask)
        
        pooled_output = outputs[1]
        logits = self.classifier(pooled_output)

        if labels is not None:
            loss_fct = CrossEntropyLoss()
            loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))
            return (loss,) + outputs[2:]
        else:
            return logits