transformer与rnn的区别
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【transformer与rnn的区别】Transformer和RNN是两种常见的深度学习模型，用于处理序列数据。它们在结构、效率和应用场景上有显著差异。
| 特性 | RNN | Transformer |
| 结构 | 递归结构，逐个处理输入 | 自注意力机制，同时处理 |
| 长期依赖 | 容易出现梯度消失问题 | 通过自注意力解决 |
| 并行计算 | 不支持并行计算 | 支持并行计算 |
| 计算效率 | 较低 | 更高 |
| 应用场景 | 简单序列任务 | 复杂自然语言任务 |
总体来看，Transformer在处理长序列和复杂任务上表现更优，而RNN更适合简单的顺序处理。
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