transformer与resnet那个好？

Transformer和ResNet是两种不同类型的神经网络模型，分别应用于不同的领域。

Transformer是一种用于自然语言处理的神经网络模型，其最初是用于机器翻译任务的，其主要特点是使用了自注意力机制，能够在编码和解码器中实现对输入序列中不同位置的关注，从而在翻译或者其他自然语言处理任务中取得了很好的效果。

ResNet是一种用于计算机视觉任务的深度神经网络模型，其主要特点是使用了残差连接，可以在深层网络中有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题，从而使得模型可以更深地进行训练，并取得更好的性能。

所以说，Transformer和ResNet是两种不同类型的模型，应用于不同的领域，其中哪一个更好需要根据具体的应用场景和任务来进行选择。

相关问题

vit与ResNet那个好？

ViT（Vision Transformer）和ResNet是两种不同类型的计算机视觉模型，分别应用于不同的领域。

ViT是一种基于Transformer的视觉模型，使用了自注意力机制，将图像划分成一系列的图像块，并在这些块上进行自注意力计算，从而实现对整个图像的编码和特征提取。ViT在某些图像分类和目标检测任务中取得了很好的表现。

ResNet则是一种使用了残差连接的深度神经网络模型，主要用于图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务。ResNet在深层网络中有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题，使得模型可以更深地进行训练，并取得更好的性能。

因此，ViT和ResNet是两种不同类型的模型，应用于不同的领域，哪个更好取决于具体的应用场景和任务要求。

swin transformer与resnet模型是否可以结合

Swin Transformer和ResNet模型可以结合，这种结合可以通过使用Swin Transformer作为ResNet的特征提取器来实现。这种结合可以提高模型的性能，因为Swin Transformer具有更好的感受野和更强的特征提取能力，而ResNet具有更好的特征重用能力。因此，结合这两种模型可以有效地提高模型的性能和效率。