Transformer 架构自2017年提出以来，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。本文将简要介绍 Transformer 的应用。

应用领域

  1. 自然语言处理 (NLP): Transformer 在 NLP 领域的应用非常广泛，包括机器翻译、文本摘要、情感分析等。
  2. 计算机视觉 (CV): Transformer 也被应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。
  3. 语音识别: Transformer 在语音识别领域也展现出强大的能力。

应用案例

  1. 机器翻译: 如 Google 的翻译服务，使用 Transformer 架构大大提高了翻译的准确性和速度。
  2. 文本摘要: 例如，自动生成新闻摘要，提高信息获取效率。
  3. 图像分类: 如 ResNet50、VGG16 等模型，结合 Transformer 架构，在图像分类任务上取得了很好的效果。

学习资源

想要深入了解 Transformer 的应用，可以参考以下资源：

Transformer 架构图解