transformer 与cnn与lstm

### Transformer、CNN 和 LSTM 架构及其应用案例 #### CNN (Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络(CNN)最初设计用于图像数据处理，但也可应用于一维时间序列分析。对于特定类型的长时间依赖关系捕捉，时态卷积网络(TCN)被证明特别有效[^1]。TCN通过引入因果卷积和膨胀机制来保持顺序信息的同时扩大感受野。 ```python import torch.nn as nn class TemporalBlock(nn.Module): def __init__(self, n_inputs, n_outputs, kernel_size, stride, dilation, padding, dropout=0.2): super(TemporalBlock, self).__init__() ... ``` #### LSTM (Long Short-Term Memory networks) 长短期记忆(LSTM)属于循环神经网络(RNN)，专门针对解决传统RNN中的梯度消失/爆炸问题而设计。LSTM能够学习长期依赖，在自然语言处理(NLP)领域表现优异。然而，当面对非常长的时间序列时，训练效率可能会受到影响。 ```python import torch.nn as nn lstm = nn.LSTM(input_size=..., hidden_size=..., num_layers=...) output, (hn, cn) = lstm(input) ``` #### Transformer 变换器(Transformer)架构摒弃了传统的RNN/CNN结构，完全基于自注意力(self-attention)机制构建。尽管计算复杂度较高使得其难以应对极长序列的数据集[^2]，但在许多情况下仍能提供更好的性能特别是在涉及上下文理解和模式识别的任务上。 ```python import torch.nn as nn transformer_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=..., nhead=...) transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(transformer_layer, num_layers=...) out = transformer_encoder(src) ```

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