transformer和cnn的优缺点

### 回答1：
Transformer和CNN是两种常见的神经网络模型，它们各有优缺点。

Transformer模型的优点在于它能够处理变长的序列数据，如自然语言处理中的句子。它使用了自注意力机制，能够捕捉到序列中不同位置之间的关系，从而提高了模型的效果。此外，Transformer模型还可以并行计算，加快了训练速度。

然而，Transformer模型的缺点在于它需要大量的计算资源和训练数据，因此训练时间较长。此外，它对于序列中的位置信息非常敏感，如果输入的序列顺序发生变化，模型的输出结果也会发生变化。

相比之下，CNN模型的优点在于它能够处理图像等二维数据，具有较好的空间特征提取能力。此外，CNN模型的参数较少，训练速度较快。

然而，CNN模型的缺点在于它对于输入数据的大小和形状非常敏感，需要对输入数据进行预处理。此外，CNN模型的局部感受野限制了它的感知范围，可能会忽略一些全局信息。

### 回答2：
Transformer和CNN都是深度学习中非常经典的架构，在NLP、计算机视觉等领域都有广泛的应用。它们分别具有不同的优点和缺点。

首先，Transformer是一种基于自注意力机制的序列模型，这意味着它可以对序列的任意位置进行建模，而不像RNN那样只能从头到尾处理文本。这使得Transformer在处理长序列时具有极大的优势。另外，采用了attention机制，Transformer模型可以更好地捕捉句子中各个词汇之间的关系，从而在翻译、文本生成等任务上取得了优异的效果。但是，由于Transformer需要在整个序列上计算自注意力，因此其计算成本较高，训练和推理的时间和空间复杂度都比较高，而且对数据量的要求也比较高。同时，对于一些简单的序列模型来说，其效果并不尽如人意。

CNN则作为图像处理中的一种经典模型，最大的优势是可以提取出图像的局部、重要特征，得到一个高维、稠密的特征向量，便于后期分类、目标检测等任务的处理。CNN通过多层卷积和池化操作，可以逐渐缩小特征图的大小，提高计算效率。此外，CNN的参数共享、权值共用等特性，也使得它在处理大规模数据和大图片尺寸时具有一定的优势。但是，CNN在处理文本、序列等非图像领域的数据时存在一定的局限性，由于缺少整体上下文，难以捕捉句子中不同单词的上下文关系，因此在处理自然语言时，CNN的效果大打折扣。

综合而言，Transformer与CNN都有其适用的场景和优劣，需要根据不同的任务和数据来选择合适的模型。从实践的角度出发，也有一些融合了两种模型的方法，比如在CNN模型的基础上添加注意力机制，或在Transformer中引入卷积等操作，以实现更为优秀的表现。

### 回答3：
Transformer和CNN是深度学习中最常用的两种神经网络结构，它们各自有不同的优缺点。

Transformer最初由Google公司于2017年提出，其最大的优点是能够有效地进行序列建模任务，例如自然语言处理中的机器翻译和语言模型等。Transformer的核心是自注意力机制，它可以在序列中捕捉到更多的上下文信息，同时能够高效地并行处理数据，在处理长序列数据时能够避免信息丢失问题。此外，Transformer还可以支持多头注意力机制，可以同时从不同的角度对序列进行建模，并且能够学习到不同层次的特征表示，具有很强的表达能力。

然而，Transformer也存在一些缺点。首先，Transformer需要大量的计算资源和数据来进行训练，对于一些小型的应用需要做出一些修改。其次，尽管Transformer可以很好地处理序列数据，但对于其它类型的数据，例如图像和音频，它并不适用。

相对于Transformer，CNN最初是应用于图像处理领域的，其优点在于可以从局部信息中学习到更高层次的特征，对于图像处理任务效果非常好。CNN也能很好地适应多种类型的数据，例如音频和文本数据等。此外，CNN也非常适用于处理大型数据集。

然而，CNN也存在一些局限性。首先，它难以处理变长序列数据，如文本，需要对数据进行额外词嵌入等处理工作。其次，CNN的训练过程比较缓慢，需要耗费大量的时间。此外，CNN很难处理输入间的长期依赖关系，难以对复杂数据进行建模。

综上所述，Transformer和CNN各自有其优缺点。需要根据具体应用场景选择合适的神经网络结构，使得算法能够在性能和效率上达到最佳的平衡。同时，研究人员也在持续挖掘两种算法的优点，推动神经网络结构的不断创新发展。