swim transformer 的算法构架

Swim Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模算法，它是为了处理海洋波浪数据而设计的。Swim Transformer的算法架构如下：
1. 输入层：Swim Transformer的输入层接受一个长度为N的时域序列，其中每个时刻的输入都包含了位置信息和海浪高度信息。
2. 位置编码器：位置编码器将位置信息编码成一个与高度信息相同维度的向量，以便于模型学习到不同位置之间的关系。
3. 海浪特征提取：Swim Transformer使用多头自注意力机制，从输入中提取海浪的特征表示，以便于更好地建模海浪之间的关系。
4. 局部特征提取：Swim Transformer使用卷积神经网络从全局的特征表示中提取局部特征，以便于更好地捕捉海浪之间的局部关系。
5. 输出层：Swim Transformer的输出层输出一个长度为N的预测序列，其中每个时刻的输出都是一个实数，表示该时刻的海浪高度预测值。