详细描述CNN增强变压器在提取时间序列过程中的原理是什么

CNN增强变压器（CNN-Enhanced Transformer）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）的模型，用于处理时间序列数据。其原理大致如下：

首先，CNN被用来对原始时间序列数据进行特征提取。CNN层可以学习到时间序列数据的局部特征和全局特征，从而提高数据的表示能力。这些特征被编码为一系列的特征映射。

接着，变压器模型被用来对这些特征映射进行编码和解码。在编码阶段，变压器模型将特征映射转换为一系列的隐藏状态。在解码阶段，这些隐藏状态被用来生成新的特征映射，以便进行预测或分类等任务。

由于CNN可以提取时间序列数据的局部和全局特征，而变压器模型可以有效地编码和解码这些特征，因此CNN-Enhanced Transformer可以在处理时间序列数据时获得更好的性能。同时，由于CNN和变压器的结合，该模型也可以更好地处理长序列数据，避免了传统变压器模型在处理长序列时出现的问题。