图像Transformer和卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域中广泛应用的两种深度学习模型。它们在多个方面表现出...
Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据。CNN是卷积神经网络的简称，也用于处理序列数据，但是机制不同。Transformer通过在输入序列的各个位置添加注意力机制来学习序列的依赖关系，而CNN则是通过在输入数据上应用卷积核来提取有意义的特征。Transformer通常在自然语言处理和机器翻译等序列...
RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种用于处理序列数据的神经网络结构。其核心思想是通过隐...
在Transformer里面，我们考虑注意力机制主要有3个元素,qkv q:query k:key v:value 比如有两个元素，...
特别是在自然语言处理(NLP)，图像识别等领域有显著的效果。在NLP中，尤其以Transformer为代表的架构，...
总结区别：1. Self-attention 关键点在于，规定K-Q-V三者都来源于 X。通过 X 找到 X 中的关键点。
而Attention就是每个元素的重要程度，对于CNN里的话就是Channel Attention就是每个通道的重要程度，Spatial ...
在图14-2中：编码阶段和之前的模型没有区别，保留了各个时刻的输出向量 v；在解码阶段，模型的预测方法...
CNN和Transformer之间的显著的区别在结构不同：CNN由卷积层和池化层组成，它们是由权重共享的卷积核（或...
transformer和CNN有一个区别是transformer是单尺度的算法，而CNN是多尺度的算法。这是由于来自于NLP的...