卷积神经与Transformer 的区别

卷积神经网络（CNN）和Transformer是两种不同类型的神经网络，用于处理不同类型的数据。

CNN主要用于处理图像等二维数据，它通过使用卷积操作来捕捉局部特征，并通过池化操作来减少空间大小。它在计算机视觉中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成等领域。

Transformer则主要用于自然语言处理领域，它通过注意力机制来捕捉序列中的关系，并通过多头注意力机制来处理不同方面的信息。它已被证明在机器翻译、文本生成和问答系统等任务中非常有效。

尽管CNN和Transformer是不同类型的网络，但它们都是深度学习的重要工具，在不同的领域中发挥着重要作用。