Transformer技术发展综述
资源文件介绍
本仓库提供了一份名为《Transformer的发展综述》的资源文件，该文件全面总结了Transformer技术在不同领域的发展历程和应用情况。具体内容包括：
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文本领域Transformer的发展综述
详细介绍了Transformer在自然语言处理（NLP）领域的演变过程，包括从最初的Transformer模型到后续的各种改进和变体，如BERT、GPT等。 -
图像领域Transformer的发展综述
探讨了Transformer在计算机视觉（CV）领域的应用，包括ViT（Vision Transformer）等模型的提出及其在图像分类、目标检测等任务中的表现。 -
视频领域Transformer的发展综述
分析了Transformer在视频处理领域的进展，涵盖了视频理解、视频生成等任务中Transformer模型的应用及其性能提升。
使用说明
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下载资源
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阅读与参考
该文件适合对Transformer技术感兴趣的研究人员、工程师以及学生阅读，可作为了解Transformer技术发展脉络的重要参考资料。
贡献与反馈
如果您对本资源文件有任何建议或发现任何错误，欢迎通过提交Issue或Pull Request的方式进行反馈和贡献。我们期待与您共同完善这份综述，使其更加全面和准确。
希望通过这份综述，您能对Transformer技术在不同领域的发展有更深入的了解。