LSTM+transformer

LSTM和Transformer都是深度学习中常用的模型，它们都可以用于处理序列数据。LSTM是一种循环神经网络，它可以通过控制器来过滤重要特征和忽略无关信息，从而模拟大脑关注重要片段的过程。而Transformer则是一种基于注意力机制的模型，它可以在不使用循环神经网络的情况下处理序列数据。相比于LSTM，Transformer引入了更多的参数矩阵，因此训练起来更麻烦一些，但是它可以更好地发掘数据时序上的有趣关联。此外，Transformer还可以通过位置编码来处理序列数据的位置信息，从而更好地捕捉序列数据的特征。

LSTM和Transformer都是非常强大的模型，它们在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域都有广泛的应用。同时，它们也有各自的优缺点，需要根据具体的任务来选择合适的模型。