Transformer模型是哪一年发明提出的

Transformer 模型是在 2017 年由 Vaswani 等人在论文 "Attention Is All You Need" 中首次提出的。这篇论文引入了一种全新的架构，用于在自然语言处理任务中替代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。

在该论文中，Transformer 模型通过引入自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中的全局依赖关系，并且避免了传统循环结构和卷积结构的局限性。Transformer 模型的关键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关联性，并在每个位置上同时处理整个输入序列的信息。

Transformer 模型的提出对于自然语言处理任务，尤其是机器翻译任务，产生了重大影响。该模型不仅在翻译任务中取得了出色的性能，还在其他自然语言处理任务中得到了广泛应用，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。

值得一提的是，尽管 Transformer 最初是为自然语言处理任务设计的，但其思想和架构也被成功应用于其他领域，如计算机视觉领域的 Vision Transformer（ViT）模型。

相关问题

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Swin Transformer是2021年提出的一种基Transformer架构的图像分类模型。它由香港中文大学和微软亚洲研究院的研究人员共同开发。Swin Transformer通过引入局部窗口机制和跨窗口注意力机制，有效地解决了传统Transformer在处理大尺寸图像时的计算和内存开销问题。该模型在多个图像分类任务上取得了优秀的性能，成为了当前领域的研究热点之一。

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Swin Transformer是于2021年由来自中国北京清华大学的研究人员提出的一种新型的Transformer架构，它引入了一种称为“窗口自我注意力”的局部计算策略，这使得Transformer能够在保持高效性能的同时处理更大规模的输入，特别适合于图像处理任务。相比于标准的全局Self-Attention，Swin Transformer通过划分图像为多个相邻的小窗口来进行计算，降低了计算复杂度。