Transform er和
CNN都是常用的
神经网络架构，但它们的工作原理和应用场景有所不同。
Transform er架构主要用于处理序列数据，如自然语言处理任务中的文本序列，它通过自注意力机制（Self-Attention）来学习序列中每个元素之间的关系，从而实现对序列的建模。
Transform er架构是目前 NLP 领域中最先进的模型之一，如 OpenAI 的 GPT 和 Google 的 B
ERT 都是基于
Transform er架构实现的。
CNN架构主要用于处理图像数据，其在卷积层中通过滑动卷积核来提取图像中的特征，并通过池化层来降维和减少计算量。
CNN架构在图像分类、目标检测等领域取得了很大的成功。
当然，除了上述应用场景外，
Transform er和
CNN架构也有一些交叉的应用，如
Transform er可以用于图像描述生成任务，
CNN也可以用于文本分类任务。
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