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原文作者：BBC News
在人工智能领域，卷积神经网络 (CNN) 在图像识别方面长期占据主导地位，但现在正面临着一场强大的挑战。Transformer 模型，最初为自然语言处理而设计，现在正在颠覆计算机视觉领域，甚至开始超越传统上最成功的架构。
Transformer 模型的崛起
Transformer 的核心是 自注意力机制 (self-attention mechanism)，它允许模型在处理序列数据（如句子中的单词）时，评估序列中不同元素之间的关系和重要性。
在自然语言处理 (NLP) 领域，这一机制已确立了其统治地位。现在，它正在向计算机视觉 (CV) 领域渗透，这是一个传统上由 CNN 主导的领域。
图像处理中的变革
CNN 通过使用滤波器在图像上滑动，以检测局部特征，如边缘和纹理。而 Transformer 架构（如 Vision Transformer，ViT）则将图像分割成一系列小块（称为 patch），并将它们视为一个序列进行处理。
这种方法的优势在于，它可以捕捉到 全局依赖关系，即图像中相距较远的像素块之间的关系，这对于理解复杂场景至关重要。
研究表明，在大量数据上训练时，Transformer 模型在图像分类等任务上的表现往往优于或持平于最先进的 CNN 模型。
架构比较：CNN 与 Transformer
两者在工作原理上有根本区别：
- CNN： 归纳偏置 (inductive bias) 强，天生擅长处理局部信息（如像素邻域）。它们需要的数据量相对较少。
- Transformer： 归纳偏置 较弱，需要大量数据才能学习到空间关系。但一旦学习成功，其全局建模能力使其在复杂任务中更具优势。
对于较小的、数据受限的任务，CNN 仍然是可靠的选择。然而，对于需要理解全局上下文的大规模数据集，Transformer 正在成为首选。
应用扩展与未来展望
这种转变不仅限于图像识别。Transformer 正在被应用于：
- 视频处理： 处理时间序列中的帧间关系。
- 音频分析： 捕捉长时依赖性。
- 多模态学习： 统一处理文本、图像和音频的结构。
一些研究人员甚至认为，Transformer 架构可能代表了深度学习模型的通用架构，因为它能够灵活地适应不同类型的数据模态。
“Transformer 的成功表明，我们可能不再需要为每种数据类型设计特定的、高度定制的层。一个强大的、通用的序列处理机制可能足以解决几乎所有问题，” 一位 AI 研究人员评论道。
尽管如此，CNN 仍具有其自身的优势，尤其是在计算效率方面，许多优化的 CNN 版本在边缘设备上运行得更快。未来的发展可能会是这两种架构的混合体，结合 CNN 的局部处理效率和 Transformer 的全局理解能力，以实现最佳性能和资源利用率。
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