简介：摘要：Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的深度神经网络，这一机制原先用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表示能力的启发，研究人员提出将Transformer扩展到细粒度图像分类任务中。与卷积网络和循环网络等其他网络类型相比，基于Transformer的模型在各种视觉领域上能获得更好的性能，因此非常具有竞争力。本文首先将简要介绍Transformer的原理与其各个组成部分；其次，文章从细粒度图像分类的角度介绍相应Transformer的应用；最后本文将介绍Transformer在应用到CV领域时依然存在的不足以及未来可能的研究方向。
简介：摘要：在当今信息技术飞速发展的时代，图像处理技术已成为计算机视觉领域的核心。本文综述了结合卷积神经网络（CNN）和视觉Transformer的混合模型在图像处理中的研究进展。通过深入探讨不同的融合策略，本文旨在为图像识别、分类、目标检测和分割等任务提供新的视角和解决方案，推动图像处理技术向更高层次发展。
简介：摘要：随着人工智能的快速发展，生成式预训练模型，尤其是基于Transformer架构的模型，已在自然语言处理任务中取得了显著的成果。本文旨在探索这些模型在萨提亚心理治疗模式中的应用潜力，并研究其对提升治疗效果、改善患者体验的影响。
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