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显然 ， Transformer处理图像的方式与卷积网络有着本质上的不同 ， 研究人员变得更加兴奋 。 Transformer在将数据从一维字符串（如句子）转换为二维数组（如图像）方面的多功能性表明 ， 这样的模型可以处理许多其他类型的数据 。 例如 ， Wang认为 ， Transformer可能是朝着实现神经网络架构的融合迈出的一大步 ， 从而产生了一种通用的计算机视觉方法——也许也适用于其他AI任务 。 「当然 ， 要让它真正发生是有局限性的 ， 但如果有一种可以通用的模型 ， 让你可以将各种数据放在一台机器上 ， 那肯定是非常棒的 。 」
【Transformer将在AI领域一统天下？现在下结论还为时过早】关于ViT的展望

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