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在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,模型的选择对任务的成败至关重要。Transformer 和 RNN(递归神经网络)是两种流行但截然不同的模型架构。本文将深入探讨这两种架构的特点、优势、劣势,并通过实际案例进行比较。
RNN 是一种处理序列数据的神经网络。它的特点是网络中存在着循环结构,使得网络能够持有一定的“记忆”。这使得 RNN 特别适合处理如时间序列数据或语言文本等序列数据。
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型,由 Google 于 2017 年提出。它彻
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