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R-Transformer 是一个在自然语言处理领域中广泛使用的模型。它结合了 RNN 和 Transformer 的优点，在处理序列数据时表现出色。以下是一些关于 R-Transformer 的基本介绍和资源。

R-Transformer 简介

R-Transformer 是一种结合了循环神经网络（RNN）和 Transformer 的模型。它利用了 Transformer 的并行计算能力，同时保留了 RNN 在处理序列数据时的优势。

特点

• 并行计算：Transformer 能够并行处理序列数据，提高了计算效率。
• 注意力机制：R-Transformer 使用了 Transformer 的注意力机制，能够更好地捕捉序列中的依赖关系。
• 适应性：R-Transformer 可以适应不同的序列长度和数据类型。

资源

以下是一些关于 R-Transformer 的学习资源：

• 官方文档：R-Transformer 官方文档
• GitHub 仓库：R-Transformer GitHub 仓库

图片

R-Transformer 架构图

扩展阅读

如果您想了解更多关于 RNN 和 Transformer 的信息，可以阅读以下文章：

• 理解 RNN
• Transformer 详解

希望这些信息能帮助您更好地了解 R-Transformer！