卷积神经网络和transformer怎么结合
卷积神经络 (Convolutional Neural Network, CNN) 和 Transformer 模型是两种不同类型的神经网络，分别适用于不同的计算任务。CNN 用于图像识别，它通过使用卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)来提取图像的特征。Transformer 模型是一种注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据，如自然语言处理..
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卷积神经络 (Convolutional Neural Network, CNN) 和 Transformer 模型是两种不同类型的神经网络，分别适用于不同的计算任务。
CNN 用于图像识别，它通过使用卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)来提取图像的特征。
Transformer 模型是一种注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据，如自然语言处理任务。
在实际应用中，CNN 和 Transformer 模型可以结合使用，以改进模型的性能。例如，在图像语义分割任务中，可以先使用 CNN 提取图像的特征，再使用 Transformer 模型
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