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Transformers基本原理—Decoder如何进行解码？

一、Transformers整体架构概述Transformers 是一种基于自注意力机制的架构，最初在2017年由Vaswani等人在论文《Attention Is All You Need》中提出。这种架构彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，因为它能够有效地处理序列数据，并且能够捕捉长距离依赖关系。 Transformers整体架构如下：主要架构由左侧的编码器（Encoder）和右侧的解码器（Decoder）构成。

解决 NLP 任务的 Transformer 为什么可以应用于计算机视觉？

几乎所有的自然语言处理任务，从语言建模和masked词预测到翻译和问答，在2017年Transformer架构首次亮相后都经历了革命性的变化。 Transformer在计算机视觉任务中也表现出色，只用了2-3年的时间。在这篇文章中，我们探索了两种基础架构，它们使Transformer能够闯入计算机视觉的世界。