CNN家族算法和Transformer家族的算法区别在哪里?

1、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 *** 的简称，也用于处理序列数据，但是机制不同。

2、BERT Transformer 使用双向self-attention，而GPT Transformer 使用受限制的self-attention，其中每个token只能处理其左侧的上下文。

3、Transformer 感知算法更加和稳定成熟后，逐步替换基于 CNN 的感知算法。Transformer 技术的进一步应用，不仅为毫末智行在各条智能驾驶产品线上的视觉算法落地带来成倍的效率提升，还能够让各项视觉性能指标快速达到业内领先水平。

4、残差和因变量都要服从二项分布。二项分布对应的是分类变量，所以不是正态分布，进而不是用最小二乘法，而是更大似然法来解决方程估计和检验问题。自变量和Logistic概率是线性关系。

5、CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置，即平移不变性和局部相关性，而视觉Transformer结构通常缺少这种特性，导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现，CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。

6、在本文中，我们将更深入地研究可用于目标检测的各种算法。我们将从 RCNN 家族的算法开始，即 RCNN、Fast RCNN 和 Faster RCNN。在本系列即将发布的文章中，我们将介绍更高级的算法，如 YOLO、SSD 等。

Transformer原理及其应用

1、变压器（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯（磁芯。主要功能有：电压变换、电流变换、阻抗变换、隔离、稳压（磁饱和变压器）等。

2、transformer 最早使用于NLP模型中，使用了 Self-Attention 机制。相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够 拥有全局信息 。

3、变压器是用来变换交流电压、电流而传输交流电能的一种静止的电器设备。它是根据电磁感应的原理实现电能传递的。

transformer与cnn相比优缺点

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。

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，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）。

如何评价深度学习框架Bert和Transformer的异同?

1、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。

2、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，能够生成上下文相关的词嵌入。可以使用BERT模型直接获取文本的向量表示，或者将BERT用作特征提取器。

3、视觉中的自我监督学习现在可能会走上一条与NLP类似的轨迹。另一方面，我们注意到，图像和语言是不同性质的信号，这种差异必须仔细处理。图像仅仅是记录的光，没有语义分解为视觉类似物的语义分解。

4、个NLP任务的精度大幅提升足以震惊整个深度学习领域； 无私的开源了多种语言的源码和模型，具有非常高的商业价值。 迁移学习又一次胜利，而且这次是在NLP领域的大胜，狂胜。

5、BERT是一个句子级别的语言模型，不像ELMo模型在与下游具体NLP任务拼接时需要每层加上权重做全局池化，BERT可以直接获得一整个句子的唯一向量表示。

基于征程5芯片的Transformer量化部署实践与经验

1、在这一讲中，地平线工具链核心开发者杨志刚以《基于征程5芯片的Transformer量化部署实践与经验》为主题进行了直播讲解。

2、征程5芯片 获得top10中国车企定点 地平线一共是两个系列的芯片，征程系列和旭日系列。征程系列的芯片核心聚焦在自动驾驶领域，目前我们也是迭代了三代车规级智能驾驶芯片。

3、基于此，地平线多年前起针对神经 *** 、整Transformer架构等进行了创新设计，打造了计算规模大、计算架构更先进的征程5芯片。该芯片在去年上市的理想L8pro上应用，进一步推动了国产NOA的发展。

4、依托BPU的软硬协同与超适配性，硬件不变，征程5仅通过工具链和编译器优化，就可提升芯片效率，其图像速率从2021年的1283帧/秒提升到2022年的1531帧/秒。

5、在上个月，基于地平线征程5的理想AD Pro，正式完成了高速NOA的推送。也就是说，没有搭载激光雷达的理想L8，也可以拥有高速区间的领航式驾驶辅助功能。需要特别注意的是，理想L8搭载的是一个国产芯片，而且只有一颗。

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