【深度学习】RNN vs. Transformer，从循环到自注意力 最强比较 ！！

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深度学习序列模型方面，我们熟知的必须是 RNN 和 Transformer，今天想和大家聊聊 RNN 和 Transformer，并且探讨它们的区别和联系，让大家对这两种算法模型有一个更加熟悉的理解。 首先来说，RNN 和 Transformer 都是深度学习中的序列模型，用来处理序列数据，但它们的结构和工作方式有所不同。 RNN ：是一种递归神经网络，适合处理时序数据（如时间序列、自然语言）。RNN通过隐藏状态传递上下文信息，适合短期依赖的任务，如文本生成、机器翻译等。然而，RNN在处理长序列时会遇到梯度消失问题，难以捕捉长距离依赖。 Transformer ：是近年来兴起的模型，通过自注意力机制（Self-Attention）来并行处理序列中的所有位置，能够高效捕捉长距离依赖。与RNN相比，Transformer更擅长处理长序列，且由于并行计算，训练速度更快。它被广泛应用于自然语言处理任务 ………………………………