画出卷积自注意力机制网络结构图

卷积自注意力机制网络结构图是一种用于处理序列数据的神经网络结构，它结合了卷积神经网络和自注意力机制。下面是一个简化的卷积自注意力机制网络结构图：

输入序列 --> 卷积层 --> 自注意力层 --> 全连接层 --> 输出结果

在这个结构中，输入序列首先通过卷积层进行特征提取，然后进入自注意力层进行序列内部的关联性计算。自注意力机制可以根据序列中不同位置的重要性来加权计算每个位置的表示。接下来，经过全连接层进行进一步的特征提取和转换，最后输出结果。