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。