由于没有具体的引用内容，难以直接提供CCN与Transformer结合的结构图。不过，CCN一般指的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network），它和Transformer结合是当前深度学习领域比较热门的研究方向。 在结合时，通常会将卷积神经网络的局部特征提取能力和Transformer的全局建模能力进行融合。一种常见的结合方式是在Transformer架构中引入卷积操作，或者在卷积神经网络中引入Transformer的自注意力机制。 以下是一个简单的伪代码示例，展示可能的结合方式： ```python import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的卷积层 class CNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size): super(CNNLayer, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size) def forward(self, x): return self.conv(x) # 定义一个简单的Transformer层 class TransformerLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward): super(TransformerLayer, self).__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead) self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) def forward(self, src): src2 = self.self_attn(src, src, src)[0] src = src + src2 src2 = self.linear2(torch.relu(self.linear1(src))) src = src + src2 return src # 结合CNN和Transformer class CNNTransformer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, d_model, nhead, dim_feedforward): super(CNNTransformer, self).__init__() self.cnn = CNNLayer(in_channels, out_channels, kernel_size) self.transformer = TransformerLayer(d_model, nhead, dim_feedforward) def forward(self, x): x = self.cnn(x) # 将卷积输出转换为适合Transformer的输入 x = x.flatten(2).transpose(1, 2) x = self.transformer(x) return x ``` 关于结构图，通常可以使用可视化工具如TensorBoard、Netron等将模型结构进行可视化。在实际研究中，不同的研究者可能会有不同的结合方式，因此结构图也会有所不同。