Transformer详解及其在NLP和CV领域的应用进展，95页PPT，堪称全网最佳讲解

简介：
本资料深入浅出地解析了Transformer模型的工作原理，并详述其在自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）领域中的最新应用进展。以95页PPT形式呈现，被誉为网络上关于Transformer的最佳教学材料之一。 Transformer模型概述 1. **背景介绍** 自2017年《Attention is all you need》论文发表以来，Transformer在自然语言处理（NLP）领域迅速崛起，并于2020年后开始在计算机视觉（CV）任务中展现其强大性能。如今，它已成为许多分类、分割和检测等任务中的首选模型。 2. **整体架构** Transformer的最大创新在于提出了一种多头注意力机制并将其嵌入到一个模块化且可堆叠的框架之中。最初该模型主要用于机器翻译领域，但很快被证明适用于几乎所有NLP相关任务，并引领了深度学习研究方向从传统计算机视觉向自然语言处理领域的转变。 3. **输入部分** ... 4. **编码器** ... 5. **解码器** ... 6. **输出部分** ... 7. **其他扩展模型** - GPT系列（包括GPT-1、GPT-2和GPT-3）：这些版本在Transformer的基础上进行了改进，增强了语言生成能力。 - InstructGPT与ChatGPT - VIT - CLIP与Dall-E - Diffusion Model及Dall-E 2 以上是关于Transformer模型及其衍生技术的简要介绍。