最近有读者提问：Transformer模型，是一个单词跟其他的每个单词都建立关系，假设一篇文章由100万个单词，这种关系矩阵则是巨大的，怎么可能存储下这么大的数呢？我感觉这种思想跟one-hot类似啊。这个问题问得很到位，直击了 Transformer 初学者的最大困惑。你的直觉非常敏锐——“跟 one-hot 类似” 这个感觉，恰恰是误解的根源。[...]

1、从卷积到自注意力的范式革命Vision Transformer（ViT）的诞生标志着计算机视觉领域的一次重大范式转变。在2020年之前，卷积神经网络（CNN）几乎统治了所有视觉任务，从图像分类到目标检测，卷积操作凭借其平移不变性和局部感受野的特性，天然适合处理图像数据。然而，Google研究团队在论文《An Image is Worth 16x[...]

Transformer与CNN作为深度学习领域两大主流架构，各自代表了不同的建模哲学。CNN以卷积核为核心，通过局部感受野和权值共享机制，天然适合处理具有空间局部相关性的数据。其归纳偏置建立在三个基本假设之上：局部性、平移等变性和层次化组合。这种强先验使得CNN在小样本场景下具有极好的泛化能力，几十个样本就能学到有意义的特征提取器。但这也构成了CN[...]

划时代的诞生与核心思想2017年，谷歌研究团队的八位科学家发表了一篇具有里程碑意义的论文，其简洁有力的标题迅速成为AI领域的革命宣言。这篇论文所提出的Transformer模型架构，彻底颠覆了当时由循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）所主导的序列建模范式。在Transformer诞生之前，处理语言、语音等序列数据的标准方法依赖于循环[...]

为什么我们需要一种新的网络结构在Transformer出现之前，如果我们想让计算机理解一段话，比如“我昨天在河边看见一只猫，它很可爱”，通常会使用一种叫做“循环神经网络”（RNN）的模型。你可以把RNN想象成一个按顺序阅读的人，它一个字一个字地读：“我”、“昨天”、“在”、“河边”……每读一个新词，它都要结合前面积累的记忆来更新自己的理解。这种工作[...]