复试专业前沿问题问答合集8-2——CNN、Transformer、TensorFlow
深度学习中的的CNN、Transformer、TensorFlow的原理关系问答：
卷积神经网络（CNN）与Transformer的关系
CNN 主要用于处理具有空间结构的数据，如图像，通过卷积层来提取局部特征。而Transformer 则专注于处理序列数据，如文本或时间序列，通过自注意力机制来捕捉全局依赖关系。
关系：
尽管CNN和Transformer处理的数据类型和结构不同，但它们都利用了深度学习中的层次化特征学习原理。在某些情况下，两者可以结合使用，例如在视觉问答（Visual Question Answering, VQA）任务中，CNN用于提取图像特征，而Transformer用于处理文本问题和生成答案。
这些关系和原理内容概述了Transformer模型的基本概念、实现关键点以及与其他模型的关系。在实际应用中，这些模型可以根据特定任务的需求进行调整和优化。
深入理解Transformer模型：
1. 编码器和解码器层的结构
每个编码器和解码器层都包含多个子层，主要包括自注意力机制和前馈神经网络。这些子层通过残差连接和层归一化组合在一起，以促进信息流动和模型训练。
2. 正则化和
