为什么CNN自带位置信息，transformer没有

卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）是两种在深度学习中广泛使用的神经网络架构，它们在处理数据的方式有一些重要的区别，其中之一是对位置信息的处理。

1. 卷积神经网络 (CNN):

   CNN 是一种专门设计用于处理网格结构数据（如图像）的神经网络。在 CNN 中，卷积层通过滑动一个称为“卷积核”的小窗口来在输入数据上提取局部特征。这个卷积核在输入数据的不同位置上滑动，从而允许网络识别不同位置的特征。

   由于卷积核的滑动操作，CNN 具有保留位置信息的特性，这使得它们非常适合处理需要考虑物体的空间结构或位置关系的任务，如图像分类、物体检测等。

2. 变压器 (Transformer):

   变压器是一种用于处理序列数据（如文本、语音等）的神经网络架构，它引入了自注意力机制来建立输入序列中不同位置之间的关系。变压器并不直接关注输入数据的位置，而是通过注意力机制来动态地为不同位置的信息赋予权重。

   由于变压器的自注意力机制，它在处理序列数据时不依赖于位置信息，因此不会直接考虑输入的相对位置。

总的来说，CNN 和 Transformer 在设计上是为了处理不同类型的数据：CNN 适用于具有明显的空间结构的网格数据（如图像），而 Transformer 更适用于序列数据（如文本）。因此，位置信息在两者中的处理方式有所不同，以适应它们所设计用于解决的特定问题。