CNN接Transformer和Transformer接CNN

CNN和Transformer是两种不同的神经网络结构，各有特点。CNN通常用于处理图像和语音信号等具有空间结构的数据，而Transformer则主要用于自然语言处理任务，例如机器翻译、文本分类等。

在一些任务中，可以将这两种结构进行组合，以发挥各自的优势。对于图像的处理部分，可以使用CNN，而对于语言的处理部分，则可以使用Transformer。这种组合方式称为“CNN接Transformer”或者“Transformer接CNN”。

具体来说，CNN可以用于图像特征的提取，而Transformer可以用于对这些特征进行编码和解码。在这种结构下，首先使用CNN对图像进行卷积和池化等操作，得到一些特征图。然后，这些特征图会被送入Transformer中进行编码和解码。编码器会将输入的特征序列映射为一个上下文向量表示，解码器则根据这个向量表示生成输出结果。

在“Transformer接CNN”的结构下，则是首先使用Transformer对语言进行编码和解码，得到一个向量表示。然后，将这个向量表示与图像的特征图进行融合，从而获得最终的结果。