transformer学习路线

Transformer学习路线可以按照以下步骤展开：

1. 首先，了解自注意力机制(Self-Attention)的原理和作用。自注意力机制是Transformer的核心组成部分，它能够对输入序列中的不同位置进行加权，从而实现对不同位置之间的依赖关系建模。

2. 然后，学习Seq2seq模型的基本原理。Seq2seq模型是一种用于处理序列到序列任务的模型，它由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。编码器将输入序列转换为一个固定长度的向量表示，解码器则根据这个向量表示生成输出序列。

3. 接下来，深入了解Transformer的编码器和解码器的结构及其工作原理。编码器由多层的自注意力机制和前馈神经网络组成，用于将输入序列转换为一个上下文感知的表示。解码器也有类似的结构，但还包括一个额外的注意力机制用于对编码器的输出进行加权组合。

4. 学习Transformer的详细原理和推导过程。了解每一部分的输入输出以及它们在模型中的作用。理解Transformer的原理能够帮助你更好地理解其在自然语言处理和机器翻译等任务中的应用。

5. 最后，深入研究Transformer在计算机视觉领域的应用。了解如何将Transformer应用于图像处理任务，并学习Vision Transformer和Vision MLP等相关概念。

通过以上学习路线，你可以逐步理解Transformer模型的基本原理和应用，并逐渐掌握其在自然语言处理和计算机视觉领域的应用技巧。希望对你的学习有所帮助！