Transformer 是一种深度学习模型，自从 2017 年提出以来，已经在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著的成果。本文将介绍 Transformer 在不同领域的应用。

自然语言处理 (NLP)

在自然语言处理领域，Transformer 模型已经成为了主流。以下是一些 Transformer 在 NLP 中的应用：

  • 机器翻译：Transformer 在机器翻译任务中表现出色，例如 Google 的神经机器翻译系统。
  • 文本摘要：Transformer 可以用于提取长文本的摘要，例如新闻摘要。
  • 文本分类：Transformer 可以用于对文本进行分类，例如情感分析。

NLP 应用

计算机视觉

在计算机视觉领域，Transformer 也得到了广泛的应用：

  • 图像分类：Transformer 可以用于图像分类任务，例如 ImageNet 挑战赛。
  • 目标检测：Transformer 可以用于目标检测任务，例如检测图像中的物体。

计算机视觉应用

其他领域

除了自然语言处理和计算机视觉，Transformer 还在其他领域得到了应用：

  • 语音识别：Transformer 可以用于语音识别任务，例如将语音转换为文本。
  • 推荐系统：Transformer 可以用于推荐系统，例如推荐电影或商品。

其他领域应用

想要了解更多关于 Transformer 的信息，请访问我们的 Transformer 介绍页面。

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