自然语言处理（NLP）领域，RNN（循环神经网络）和 Transformer 模型都是重要的技术。下面我们来详细比较一下这两种模型。

什么是 RNN？

RNN 是一种循环神经网络，它能够处理序列数据。RNN 的主要特点是具有循环结构，可以记住之前的信息。

什么是 Transformer？

Transformer 是一种基于自注意力机制的模型，它不再使用循环结构，而是使用编码器-解码器结构。

RNN 与 Transformer 的比较

以下是 RNN 与 Transformer 的一些主要区别：

  • 结构：RNN 使用循环结构，而 Transformer 使用编码器-解码器结构。
  • 注意力机制：RNN 使用局部注意力，而 Transformer 使用全局注意力。
  • 并行计算：RNN 不支持并行计算，而 Transformer 支持并行计算。

图片展示

以下是一些 RNN 和 Transformer 的示例图片：

RNN 示例：

Transformer 示例：

深入了解

想要了解更多关于 RNN 和 Transformer 的信息，可以访问我们的 NLP 模型教程 页面。

如果您对 RNN 和 Transformer 的应用场景感兴趣，可以阅读 RNN 与 Transformer 在实际应用中的比较。