cnn-transformer 混合架构

CNN-Transformer混合架构是一种结合了卷积神经网络和Transformer网络的混合模型。这种模型的主要思想是使用CNN网络来提取输入数据的局部特征，然后使用Transformer网络来捕捉全局信息和长程依赖关系。通过这种方式，CNN-Transformer混合架构可以同时利用卷积神经网络和Transformer网络的优点，从而在处理自然语言处理和计算机视觉等任务时获得更好的性能。例如，在图像分类任务中，CNN网络可以提取图像的局部特征，而Transformer网络可以捕捉图像中不同部分之间的关系。因此，CNN-Transformer混合架构在图像分类任务中表现良好。

相关问题

2023cnn-transformer

对于2023年的CNN Transformer，我目前还没有相关的信息。CNN Transformer是一种结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network）和Transformer模型的混合架构，通常用于图像处理和计算机视觉任务。但具体到2023年的CNN Transformer的发展和应用情况，我无法提供准确的答案。若有相关的新进展，您可以通过关注学术论文、技术报道或官方发布来获取最新动态。

cnn-transformer结构图

抱歉，我无法提供图片，但是我可以向您描述CNN-Transformer结构的一般概念。

CNN-Transformer结构是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的混合架构。它的目标是克服CNN和Transformer各自的局限性，以获得更好的性能。

通常，CNN-Transformer结构首先使用CNN层来提取输入数据中的局部特征。CNN层通过卷积操作在输入数据上进行滑动窗口操作，从而捕获局部的空间特征。

接下来，提取的局部特征被输入到Transformer模型中。Transformer模型主要由自注意力机制和前馈神经网络组成，用于捕获全局的上下文信息。

在CNN-Transformer结构中，自注意力机制可以帮助模型学习输入数据不同位置之间的依赖关系，并捕捉长距离依赖。而CNN层则可以保留一些局部的细节特征。

整体而言，CNN-Transformer结构可以通过融合局部特征和全局上下文信息来提升模型性能，适用于许多任务，如图像分类、目标检测等。