transformer结合cnn的算法

Transformer和CNN是两种不同的神经网络结构，它们有各自不同的特点和应用场景。但是在一些任务中，可以将它们结合起来，以充分利用它们各自的优势。

一种常见的Transformer和CNN结合的算法是Convolutional Sequence to Sequence (ConvS2S)模型，用于序列到序列的任务，如机器翻译、对话生成等。ConvS2S模型使用CNN来进行编码器的特征提取，将输入的序列转换为一些高层次的特征表示，然后使用Transformer来进行解码器的解码，生成目标序列。

具体地，ConvS2S模型使用多层的卷积神经网络来进行编码器的特征提取，每层卷积神经网络都包括一个卷积层和一个池化层。卷积层通过卷积操作提取输入序列的局部特征，池化层通过池化操作将局部特征进行压缩，得到更高层次的特征表示。然后将多层卷积神经网络的输出作为Transformer的输入，进行解码器的解码。

ConvS2S模型的优点是可以充分利用CNN对局部特征的提取能力，同时结合Transformer对全局特征的建模能力，从而提高序列到序列任务的性能。