在深度学习领域，不同架构的模型适用于特定任务。以下是对主流模型的对比分析：

核心差异对比

特性 Transformer CNN RNN
处理序列方式 自注意力机制 局部感知字段 全局时序依赖
并行计算能力 ✅ 高 ❌ 低 ❌ 低
训练效率 ✅ 高 ✅ 中 ❌ 低
应用场景 NLP、机器翻译 图像识别、卷积操作 时序数据处理
Transformer_CNN_RNN_Comparison

技术细节解析

  • Transformer：通过自注意力机制捕捉长距离依赖，适合处理变长序列数据（如文本）
  • CNN：使用卷积核提取局部特征，常用于图像处理领域
  • RNN：基于循环结构处理时序信息，但存在梯度消失问题

扩展阅读

如需深入了解各模型的技术实现，可参考：

📌 提示：实际选择模型时需结合具体任务需求，建议通过实验验证性能差异