transformer卷积

Transformer和卷积神经网络（CNNs）是两种不同的神经网络架构。Transformer主要用于处理序列数据，如自然语言处理任务，而CNNs则主要用于图像处理任务。

在Transformer中，主要使用了自注意力机制（self-attention mechanism）来学习序列中不同位置之间的关系，从而捕捉上下文信息。它通过对输入序列中的每个位置进行线性变换，然后计算它与序列中其他位置之间的相似度，最后加权求和得到每个位置的表示。

而卷积神经网络则是通过卷积操作来提取图像中的特征。卷积操作可以在局部区域内共享权重，从而减少参数数量并提高计算效率。在CNNs中，通常使用多层卷积层来逐渐提取更抽象的特征，并在最后使用全连接层进行分类或回归。

虽然Transformer和CNNs是不同的神经网络架构，但它们也可以结合起来使用。例如，在图像处理任务中，可以使用Transformer来对图像中的每个像素进行编码，然后使用CNNs来提取图像中的局部特征。这种结合使用的方法也被称为视觉Transformer（Vision Transformer，ViT）。