【综述专栏】基于Transformer模型的数据模态转换综述

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在 科 学 研 究 中 ， 从 方 法 论 上 来 讲 ， 都 应 “ 先 见 森 林 ， 再 见 树 木 ” 。 当 前 ， 人 工 智 能 学 术 研 究 方 兴 未 艾 ， 技 术 迅 猛 发 展 ， 可 谓 万 木 争 荣 ， 日 新 月 异 。 对 于 A I 从 业 者 来 说 ， 在 广 袤 的 知 识 森 林 中 ， 系 统 梳 理 脉 络 ， 才 能 更 好 地 把 握 趋 势 。 为 此 ， 我 们 精 选 国 内 外 优 秀 的 综 述 文 章 ， 开 辟 “ 综 述 专 栏 ” ， 敬 请 关 注 。 Transformer模型在各类人工智能领域取得了显著进展，包括自然语言处理、计算机视觉和音频处理。这一成功自然引起了学术界和工业界研究人员的广泛关注。因此，许多Transformer变体（通常称为X-former）被开发用于这些领域。然而，针对这些特定模态转换的全面而系统的审查仍然缺乏。模态转换涉及将数据从一种表示形式转化为另一种形式，模仿人类整合和 ………………………………