transformer cnn 交互

Transformer和CNN是两种不同类型的神经网络架构，它们在自然语言处理(NLP)和图像处理领域都有广泛应用。它们之间可以进行交互，具体的方法可以有多种。

一种常见的方法是将CNN作为Transformer网络的一部分，用于提取输入数据的局部特征。在NLP中，可以将CNN用于对输入文本进行特征提取，然后将提取的特征输入给Transformer模型进行后续处理。在图像处理中，可以使用CNN对图像进行卷积操作获取图像的局部特征，然后将这些特征输入给Transformer模型进行进一步的处理。

另一种方法是将CNN和Transformer分别应用于不同的任务，并在它们之间进行信息交互。例如，在多模态任务中，可以使用CNN处理图像输入，并将提取的图像特征与文本输入一起输入给Transformer模型，以实现图像与文本之间的交互和融合。

总之，Transformer和CNN可以通过嵌套或者串联的方式进行交互，以利用它们各自在不同领域的优势，实现更好的性能和效果。具体的应用和实现方式会根据具体任务和需求而有所不同。