transformer与Hybridy SN混合结构

Transformer与Hybrid SN混合结构是一种将两种神经网络架构相结合的方法。Transformer是一种基于自注意力机制的模型，广泛应用于自然语言处理任务。而Hybrid SN（Hybrid Sequence Network）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型，适用于序列建模任务。

将Transformer与Hybrid SN混合结构起来，可以充分利用两种模型的优势。Transformer在处理长距离依赖和捕捉全局信息方面表现出色，而Hybrid SN则擅长处理局部模式和提取局部特征。通过结合它们，可以在序列建模任务中取得更好的性能。

具体而言，可以使用Transformer的编码器来处理输入序列，以捕捉全局上下文信息。然后，将编码器的输出传递给Hybrid SN的部分，使用CNN来提取局部特征，再通过RNN进行序列建模。最后，将混合模型的输出用于任务相关的下游任务，如机器翻译、文本生成等。

通过这种混合结构，可以充分利用Transformer和Hybrid SN各自的优势，并在序列建模任务中获得更好的性能和效果。