高性能计算的transformer和CNN的区别是什么?

1、Transformer优点：（1）突破了RNN模型不能并行计算的限制。（2）相比CNN，计算两个位置之间的关联所需要的操作次数不会随着距离的增长而增加。

2、总的来说，CNN家族的算法更适合处理有局限性的数据，而Transformer家族的算法更适合处理更加复杂的数据。

3、论文认为没有必要依赖于传统的 CNN，直接用 Transformer 也能在分类任务中获得好的结果，尤其是在使用大规模训练集的条件下。 并且，在大规模数据集上预训练好的模型，迁移到中等数据集或小数据集任务时，也能取得比 CNN 更优的性能。

4、就像是CNN的步长和卷积核大小一样，这样就做到了窗口的不重合，区别在于CNN在每个窗口做的是卷积的计算，每个窗口最后得到一个值，这个值代表着这个窗口的特征。

5、sub-layer-3：Encoder-Decoder attention计算。

NLP预训练语言模型(三):逐步解析Transformer结构

Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译(输入一个句子输出一个句子)、语音识别(输入语音输出文字)、问答系统等领域。

Transformer的Encoder和Decoder具有不同的参数，权重不共享，模型相对更复杂。

attention： 输入和输出进行比较，不同的输出对不同输入的关注不同。假设输出 更关注输入 ， 更关注 ，那么在句子翻译中，语言 翻译成 ，那么很可能认为单词 翻译成 ， 翻译成 。能够使模型捕捉有用信息。

选取数据增强策略，效果+0.2 思考：导致视觉和语言的masked autoencoder 不一样的三大原因 规模大的简单算法是深度学习的核心。在NLP中，简单的自我监督学习 *** 能够从模型的规模中获益。

GPT（GenerativePre-trainedTransformer），是由OpenAI研发的一种大型预训练语言模型，是自然语言处理的强大基础。

每一层的encoder和decoder的结构如下图所示：transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的 *** ，它跟序列模型还不不一样。

transformer与cnn相比优缺点

总transformer图像分类的来说transformer图像分类，CNN家族transformer图像分类的算法更适合处理有局限性的数据transformer图像分类，而Transformer家族的算法更适合处理更加复杂的数据。

Transformer通常在自然语言处理和机器翻译等序列数据处理任务中得到广泛应用transformer图像分类，而CNN则更多用于图像分类和识别等任务。

具体来说，主干网使用 CNN，Head 使用 Transformer 结构，可以有效提升 *** 的速度（相比纯使用 Transformer）；相反，主干网使用 Transformer 结构，Head 使用 CNN 的结构，可以有效提升结果精度（相比于纯使用 CNN）。

论文认为没有必要依赖于传统的 CNN，直接用 Transformer 也能在分类任务中获得好的结果，尤其是在使用大规模训练集的条件下。 并且，在大规模数据集上预训练好的模型，迁移到中等数据集或小数据集任务时，也能取得比 CNN 更优的性能。

超越CNN的ViT模型及其应用前景

CNNs 通过一层一层卷积，逐渐扩大卷积视窗的信息；而 ViT 模型即使在更低层，也可以通过自注意力机制允许模型有更大的视窗。

CNN广泛应用于计算机视觉的各种任务中，比如分类，检测，分割，CNN通过共享卷积核提取特征，减少 *** 参数数量，提高模型效率，另一方面CNN具有平移不变性，即无论特征被移动到图像的哪个位置， *** 都能检测到这些特征。

要知道，多年来，卷积神经 *** (CNN)一直主导着视觉表征学习，并在图像分类、目标检测和语义分割等下游任务中表现出稳定的可迁移性。

Bert和Transformer区别是什么?

BERT 的创新之处在于借助 Transformer 学习双向表示，Transformer 是一种深度学习组件，不同于递归神经 *** (RNN) 对顺序的依赖性，它能够并行处理整个序列。因此可以分析规模更大的数据集，并加快模型训练速度。

他俩最主要的区别在于BERT是双向语言模型，更适合文本分类等任务，GPT是单向语言模型，更适合生成式任务。

对比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是双向的Transformer block连接；就像单向rnn和双向rnn的区别，直觉上来讲效果会好一些。

BERT是一个多层双向的transformer encoder模型。是的，BERT中的transformer只有encoder，没有decoder！！BERT模型中使用的是WordPiece embeddings，最后一层隐藏层的向量会作为每个token的表示。

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