Transformer的发展史

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最早由Vaswani等人在2017年提出，用于自然语言处理任务中的序列建模。Transformer的提出对于机器翻译等任务的性能有了显著的提升，并且在后续的研究中被广泛应用。

在Transformer之前，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的序列建模方法。然而，RNN存在梯度消失和梯度爆炸等问题，而CNN则无法捕捉长距离依赖关系。为了解决这些问题，Transformer采用了自注意力机制，使得模型能够同时考虑输入序列中的所有位置信息，从而更好地捕捉序列中的依赖关系。

Transformer的核心思想是通过自注意力机制来计算输入序列中各个位置之间的相关性，并将这些相关性作为权重来加权求和，从而得到每个位置的表示。同时，Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术，以加强模型的表达能力和训练稳定性。

随着Transformer的提出，它在机器翻译、文本生成、语言理解等任务上取得了很好的效果，并且逐渐成为自然语言处理领域的主流模型。后续的研究工作也对Transformer进行了不断的改进和扩展，如BERT、GPT等模型都是基于Transformer的进一步发展。

相关问题

transformer发展史

Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型，于2017年由Google的研究员Vaswani等人首次提出。Transformer的提出标志着NLP领域的一次重大突破，它在很多任务上都取得了令人瞩目的成果。

在此之前，很多NLP任务都是基于递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的模型进行处理。然而，这些模型存在一些限制，比如RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或爆炸的问题，而CNN则难以捕捉序列中的长距离依赖关系。

Transformer通过引入自注意力机制（self-attention）来解决这些问题。自注意力机制使模型能够将输入序列中的每个位置与其他位置进行交互，从而更好地捕捉序列中的依赖关系。Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术，进一步提升了模型的性能和训练效果。

Transformer模型由多个编码器和解码器堆叠而成，每个编码器和解码器由多层组成。编码器用于将输入序列转化为高维表示，而解码器则用于生成目标序列。Transformer的一个重要应用是机器翻译任务，即将一种语言的句子翻译成另一种语言。

自Transformer提出以来，它已经成为NLP领域的主流模型，并在多个任务上取得了最先进的结果。不断有研究者提出了各种改进和变体，如BERT、GPT等，进一步推动了Transformer模型的发展。

视觉transformer发展史

自Vision Transformer（ViT）在2020年推出以来，计算机视觉的研究重点逐渐转向了Transformer模型。ViT在图像分类任务上取得了先进的结果，但在视觉下游任务，如对象检测和分割方面的表现相对较差。然而，随着Swin Transformers的引入，Vision Transformer也开始在视觉下游任务中发挥作用。

除了ViT和Swin Transformers，还有其他的Transformer模型在计算机视觉领域得到了广泛的研究和应用。其中，有关Transformer的综述文章提供了对Transformer发展历程、基本结构和原理的详细介绍和学习笔记。这些学习笔记涵盖了高效Transformer、计算机视觉的自注意力以及Transformer的总结和展望等主题。

综上所述，视觉Transformer在计算机视觉领域的发展经历了从ViT到Swin Transformers的转变，并且还有其他Transformer模型得到了广泛的关注和研究。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [从感知机到Transformer：一文概述深度学习发展史！](https://blog.csdn.net/Charmve/article/details/125214268)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [阅读学习笔记（二）-- transformer在计算机视觉领域的发展和应用](https://blog.csdn.net/sazass/article/details/123398441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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