CNN＋transformer

CNN和Transformer是两种常用的神经网络架构，它们在自然语言处理等领域有广泛应用。

CNN，即卷积神经网络，主要用于图像处理任务。它通过使用卷积层和池化层来提取图像中的特征。CNN在处理图像时能够保留空间局部性信息，并且具有参数共享和平移不变性等优点。在自然语言处理中，CNN也可以用于文本分类、情感分析等任务，将文本看作一维序列来处理。

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初用于机器翻译任务。它通过多头注意力机制来捕捉输入序列中的关联信息，并使用位置编码来处理序列的顺序信息。Transformer在自然语言处理中取得了巨大成功，并成为了许多任务的基础模型，如文本生成、机器翻译、语言理解等。

当将CNN和Transformer结合起来时，常见的做法是在Transformer的编码器部分使用CNN来提取输入序列的局部特征，而不是完全依赖于自注意力机制。这种结合可以在一定程度上减少Transformer的计算量，并且可以更好地处理长序列数据。

总之，CNN和Transformer在不同领域中都展现了强大的能力，将它们结合起来可以融合它们各自的优点，提高模型在自然语言处理等任务中的性能。