transformer和cnn的区别是什么

Transformer和CNN有着不同的架构，用于不同的任务。Transformer由基于注意力机制的编码器和解码器组成，用于自然语言处理（NLP）任务，包括机器翻译，语音识别和对话理解。而CNN用于识别和分类图像，将图像的像素分组成特征映射，并通过一系列的卷积层和池化层来抽取深层特征。

相关问题

transformer和cnn

Transformer 和 CNN 都是常用的神经网络架构，但它们的工作原理和应用场景有所不同。

Transformer 架构主要用于处理序列数据，如自然语言处理任务中的文本序列，它通过自注意力机制（Self-Attention）来学习序列中每个元素之间的关系，从而实现对序列的建模。Transformer 架构是目前 NLP 领域中最先进的模型之一，如 OpenAI 的 GPT 和 Google 的 BERT 都是基于 Transformer 架构实现的。

CNN 架构主要用于处理图像数据，其在卷积层中通过滑动卷积核来提取图像中的特征，并通过池化层来降维和减少计算量。CNN 架构在图像分类、目标检测等领域取得了很大的成功。

当然，除了上述应用场景外，Transformer 和 CNN 架构也有一些交叉的应用，如 Transformer 可以用于图像描述生成任务，CNN 也可以用于文本分类任务。

transformer和cnn的区别

Transformer和CNN是两种不同的神经网络模型。

Transformer是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。它的核心思想是通过多头自注意力机制来捕捉输入序列中的关系，从而实现对序列的编码和解码。

而CNN是一种卷积神经网络模型，主要用于图像处理任务，如图像分类、目标检测等。它的核心思想是通过卷积操作来提取图像中的特征，从而实现对图像的分类和识别。

因此，Transformer和CNN在应用场景、核心思想和网络结构等方面存在较大的差异。