conformer模型

Conformer是一种新型的序列建模架构，它结合了自注意力机制和卷积神经网络。自注意力机制是Transformer模型中的关键组成部分，它能够将输入序列中的所有位置进行交互学习，从而获得全局信息。而卷积神经网络则在语音和图像领域获得了广泛应用，对于长序列输入有很好的处理能力。Conformer结合了这两种架构的优点，能够更好地处理长序列输入。同时，Conformer还引入了多头卷积，即将多个卷积核同时应用于输入序列，从而获得更多的特征表示。

Conformer模型在语音识别、自然语言处理和计算机视觉等领域都取得了不错的结果，并且现在已经被应用到了一些商业产品中。