Transformer的设计理念，为其在多模态领域的应用奠定了基础。通过自注意力机制，Transformer可以将输入数据中不同部分之间的关联性进行量化，从而实现高效的信息处理。这种技术被视为卷积神经网络的一种推广，进一步增强了其在图像处理和语音识别等领域的适用性。这一切较传统算法来说，不仅提升了运算效率，还开放了更广泛的应用场景，打破了先前只能局限于单一类型任务的局面。

机器之心报道机器之心编辑部何恺明又双叒叕发新作了，这次还是与图灵奖得主 Yann LeCun 合作。这项研究的主题是没有归一化层的 Transformer（Transformers without Normalization），并已被 CVPR ...