一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
Sep 26, 2025 · 网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。 1. Transformer整体结构 在机器翻译中，Transformer可以将一种语言翻译成另一种语言， …
Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗？ - 知乎
Transformer 和 CNN，真的是两条差异巨大的路径吗？ 两者设计逻辑不一样，但目标一致——让机器看懂东西 CNN 是图像领域的老炮，靠“局部感知+权值共享”吃饭。 简单说，它专注于看图像的局部细 …
为什么 2024 年以后 MMDiT 模块成为了大规模文生视频或者文生图片 …
而且对于纯transformer架构，文本tokens和图像tokens拼接在一起也是很自然且容易的事情（UNet的图像是2D特征，而文本是1D特征）。 而且，SD3的技术报告中其实也对不同的架构设计做了对比，这里 …
深度学习中“Transformer”怎么翻译为中文？ - 知乎
Transformer 个人觉得不翻译为好。 Transformer按在机器翻译中原意可以翻译为变形器或变换器。但随着Transformer的普及，它已经成为一类以 自注意力 为主要部件的特定模型，其原本在机器翻译中的 …
Transformer两大变种：GPT和BERT的差别（易懂版）-2更
Jul 16, 2025 · Transformer是GPT和BERT的前身。谷歌和OpenAI在自然语言处理技术上的优化，都是基于这个模型。 更多关于的Transformer可以看文章： ChatGPT与Transformer（无公式版） 而在目前 …
为什么我还是无法理解transformer？ - 知乎
Transformer的训练方式跟你理解的神经网络一模一样，就是反向传播，就是调整权重参数，没有任何新东西。 你之所以困惑，是因为99%的教程犯了一个致命错误：它们花大量篇幅讲注意力机制的前向 …
Transformer和GNN有什么联系吗？ - 知乎
Transformer与GNN有什么联系1. 从连接结构的角度看 我们知道Transformer最初是来源于NLP领域，其使用注意力机制来构建每个单词的特征，比如右上橙色图，找到句子中其他单词对前面当前单词的重 …
当今改进cnn，transformer还有出路吗？ - 知乎
Point transformer v3: Simpler faster stronger 方法： 论文提出Point Transformer V3，通过改进Transformer架构，采用点云序列化和高效的Patch Attention机制，避免了KNN查询和复杂的位置编 …
为什么Transformer要用LayerNorm？ - 知乎
Transformer中的归一化 (三)：特征归一化在深度神经网络的作用 Transformer中的归一化 (四)：BatchNormalization的原理、作用和实现 Transformer中的归一化 (五)：Layer Norm的原理和实现 …
CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ - 知乎
CNN擅长处理图像数据，具有强大的特征提取能力；Transformer通过自注意力机制实现了高效的并行计算，适用于处理序列数据；而MLP则以其强大的表达能力和泛化能力，在多种类型的机器学习任务中 …