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。

相关问题

swin transformer 发展史

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它于2021年由＊＊＊中文大学的研究团队提出。Swin Transformer的全称是"Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows"，它在图像分类任务上取得了很好的性能。

在过去的几年中，Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，但在图像领域的应用相对较少。传统的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务上表现出色，但其局限性也逐渐显现出来。因此，研究人员开始探索将Transformer模型应用于图像领域。

Swin Transformer的提出主要解决了传统Transformer在处理大尺寸图像时的效率问题。传统的Transformer模型需要将整个图像划分为小的图块进行处理，这样会导致计算和内存开销较大。而Swin Transformer通过引入"shifted window"机制，将图像划分为不重叠的窗口，并在窗口内使用Transformer进行特征提取。这种窗口划分方式减少了计算和内存开销，并且通过层级结构的设计，实现了对不同尺度特征的建模。

Swin Transformer的发展史可以总结如下：
1. 2021年6月，＊＊＊中文大学的研究团队提出了Swin Transformer的论文，详细介绍了其架构和设计原理。
2. Swin Transformer在多个图像分类任务上进行了实验，包括ImageNet数据集，取得了与当前最先进模型相媲美甚至超越的性能。
3. Swin Transformer的成功引起了广泛的关注和应用，许多研究团队和工业界开始将其应用于不同的计算机视觉任务，如目标检测、语义分割等。

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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