基于KAN（Kernel Activation Network）模型和Transformer的卷积神经网络结构是一种创新的深度学习架构，它结合了KAN模型的灵活性和Transformer的强大序列处理能力，旨在提高卷积神经网络（CNN）的性能和效率。