transformer发展历程

Transformer是一种模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。Transformer模型可以被分为三个主要类别：序列到序列模型（seq2seq）、自回归模型（AR）和自编码模型（AE）。其中，seq2seq模型用于将一个序列映射到另一个序列，AR模型使用自回归机制生成输出序列，而AE模型通过破坏输入数据的一部分来恢复原始数据。

Transformer模型最初来自于Google的论文《Attention is all you need》。该模型引入了self-attention机制，它只依靠attention机制来计算输入和输出之间的转换，而不使用传统的RNN或卷积网络。

随着时间的推移，出现了许多基于Transformer模型的具体实现，包括BERT、DeBERTa、GPT和BART等等。

相关问题

cv transformer发展历程

CV Transformer的发展历程主要经历了以下三个阶段：

1. 引入Attention机制增强CNN阶段：在这个阶段，研究人员开始将Attention机制引入到CNN模型中，以解决CNN模型只能提取局部信息而缺乏全局信息考虑能力的问题。

2. 使用完全的Transformer模型替代CNN阶段：在这个阶段，研究人员逐渐开始尝试使用完全的Transformer模型来解决图像领域的问题。为了将图像作为Transformer的输入，需要将图像切分成若干块，并将每个小块展平成1*n的形状，以序列的形式输入Transformer模型。

3. 对CV Transformer细节的优化阶段：目前，CV Transformer已经初见成效，更多的工作开始研究如何对CV Transformer的细节进行优化。这些优化包括如何提升处理高分辨率图像的运行效率、如何更好地将图像转换成序列以保持图像的结构信息、以及如何在运行效率和效果之间取得平衡等方面的研究。

引用和引用提供了更详细的信息和相关研究论文，可以进一步了解CV Transformer的发展过程。

视觉transformer发展史

自Vision Transformer（ViT）在2020年推出以来，计算机视觉的研究重点逐渐转向了Transformer模型。ViT在图像分类任务上取得了先进的结果，但在视觉下游任务，如对象检测和分割方面的表现相对较差。然而，随着Swin Transformers的引入，Vision Transformer也开始在视觉下游任务中发挥作用。

除了ViT和Swin Transformers，还有其他的Transformer模型在计算机视觉领域得到了广泛的研究和应用。其中，有关Transformer的综述文章提供了对Transformer发展历程、基本结构和原理的详细介绍和学习笔记。这些学习笔记涵盖了高效Transformer、计算机视觉的自注意力以及Transformer的总结和展望等主题。

综上所述，视觉Transformer在计算机视觉领域的发展经历了从ViT到Swin Transformers的转变，并且还有其他Transformer模型得到了广泛的关注和研究。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [从感知机到Transformer：一文概述深度学习发展史！](https://blog.csdn.net/Charmve/article/details/125214268)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [阅读学习笔记（二）-- transformer在计算机视觉领域的发展和应用](https://blog.csdn.net/sazass/article/details/123398441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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