RNN（递归神经网络）和Transformer是深度学习中常用的两种模型架构，它们在处理序列数据方面有着不同的特点。本文将介绍RNN和Transformer的基本概念、优缺点以及应用场景。
RNN（递归神经网络）
RNN是一种前馈神经网络，它可以处理序列数据。RNN的特点是能够记住之前的输入，并利用这些信息来预测下一个输出。
优点
- 适合处理序列数据
- 能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系
缺点
- 训练过程中容易发生梯度消失或梯度爆炸
- 难以捕捉长距离的依赖关系
Transformer
Transformer是一种基于自注意力机制的模型，它通过注意力机制来捕捉序列数据中的长距离依赖关系。
优点
- 训练过程中不会出现梯度消失或梯度爆炸
- 能够捕捉长距离的依赖关系
- 计算效率高
缺点
- 需要大量的计算资源
- 模型复杂度高
应用场景
- 自然语言处理：机器翻译、文本摘要、情感分析等
- 计算机视觉：图像分类、目标检测等
RNN架构
Transformer架构
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