卷积神经网络和transformer怎么结合

卷积神经网络和Transformer可以通过不同的方式结合，主要包括以下两种：

1. 使用Transformer作为卷积神经网络中的注意力机制：

在卷积神经网络中，我们通常会使用卷积层来提取图像或文本中的空间或时间特征。然而，在某些情况下，卷积层可能无法捕捉到全局信息，这时候可以使用Transformer中的注意力机制来捕捉全局信息。具体来说，我们可以在卷积神经网络的后面添加一层Transformer的自注意力机制，来帮助模型更好地理解序列中每个元素之间的关系。

2. 使用卷积神经网络作为Transformer的编码器：

在Transformer中，编码器负责将输入序列转换为一系列隐藏表示，这些隐藏表示可以被用于后续的解码过程。在某些情况下，我们可以使用卷积神经网络来替代Transformer中的编码器，因为卷积神经网络可以更好地处理图像或文本中的空间或时间特征。具体来说，我们可以将输入序列作为一组图像或文本，然后使用卷积神经网络来提取特征，最后将提取的特征作为Transformer的编码器输入。