CNN、RNN与Transformer架构对比：从时序建模到自注意力机制的技术演进

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卷积神经网络 (CNN) 通过滑动窗口的方式处理输入数据，这种设计使其天然具备局部感知能力。在图像处理中，我们可以通过特征图可视化来直观理解这一特性：

浅层卷积核捕捉边缘、纹理等局部特征
深层网络通过组合底层特征形成高级语义表示
感受野随着网络深度增加而扩大，但始终受限

# 可视化 CNN 特征图的示例代码
import torch
import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):
        return torch.relu(self.conv1(x))

循环神经网络 (RNN) 通过隐藏状态传递时序信息，但其梯度传播存在明显问题：

梯度随时间步呈指数衰减或爆炸
反向传播公式：∂h_t/∂h_k = ∏{i=k}^t ∂h_i/∂h
LSTM/GRU 通过门控机制缓解但未根本解决

自注意力机制 (Self-Attention) 彻底改变了时序建模方式：

每个位置直接关注所有其他位置
注意力权重矩阵展示全局关联强度
计算复杂度随序列长度平方增长

我们将 MNIST 图像按行展开为时序数据进行测试：

# 三架构统一接口定义
class BaseModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        raise NotImplementedError

# LSTM 实现示例
class RNNModel(BaseModel):
    def __init__(self, *args):
        super().__init__(*args)
        self.rnn = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)  # 输出形状：(batch, seq, hidden)
        return self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后时间步

测试环境：NVIDIA V100 32GB

准确率：Transformer(98.2%) > LSTM(97.5%) > CNN(96.8%)
显存占用：Transformer(4.3GB) > LSTM(2.1GB) > CNN(1.2GB)
训练时间 /epoch：Transformer(85s) > LSTM(62s) > CNN(38s)

结合 CNN 的局部特征提取和 RNN 的时序建模能力：

class HybridModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.cnn = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 16, 3),  # 输入通道数需匹配数据特性
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(16, 32, 3)
        )
        self.rnn = nn.LSTM(32*5*5, 128)  # 注意特征图展平后的维度

    def forward(self, x):
        cnn_out = self.cnn(x).flatten(1)  # CUDA 优化：合并维度减少拷贝
        return self.rnn(cnn_out.unsqueeze(1))