结合CNN和Transformer的特点解释CNN增强变压器在提取时间序列过程中的原理

CNN和Transformer都是深度学习领域中常用的模型，它们各自具有一些特点。CNN主要用于图像处理，具有平移不变性和局部感知能力；而Transformer主要应用于序列任务，具有全局性的上下文编码能力。

在时间序列处理方面，CNN可以通过卷积层对时间序列进行特征提取，同时具有平移不变性的特点，可以捕捉到时间序列中的局部信息。而Transformer则可以通过注意力机制对时间序列进行全局性的编码，捕捉到序列中的长程依赖关系。

因此，CNN增强变压器的原理就是将CNN和Transformer结合起来，利用CNN的局部感知能力提取时间序列中的局部特征，然后使用Transformer对这些局部特征进行全局编码，从而获得更加准确的时间序列表示。具体来说，CNN增强变压器可以使用卷积层提取时间序列的局部特征，然后使用Transformer对这些特征进行编码，得到更加准确的时间序列表示。这种方法可以有效地提高时间序列处理的精度和效率。