transformer、cnn、rnn、lstm

作者：繁依Fanyi0 | 2024-04-03 05:44:12

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特性	Transformer	CNN	RNN	LSTM
模型结构	由多个自注意力机制和前馈神经网络层组成	由卷积层和池化层组成，可以有多个卷积层	由循环层组成，每个时间步都有输入和输出	基于RNN的一种变体，具有记忆单元和门控单元
特征表示能力	强大的特征表示能力，能够捕捉全局依赖关系	对局部特征提取能力强，适用于图像、语音等领域	适用于序列数据，能够捕捉时间依赖关系	具有较强的建模能力，适用于处理序列、图像等多种数据形式。适用于长序列数据，能够捕捉长期依赖关系
训练效率	训练速度较慢，需要大量计算资源	训练速度较快，可以并行计算	训练速度较慢，需要按顺序计算	训练速度较慢，需要按顺序计算
模型复杂度	模型复杂度较高，参数较多	模型复杂度较低，参数较少	模型复杂度较低，参数较少	模型复杂度较高，参数较多
鲁棒性	对输入序列长度变化较为鲁棒	对平移和尺度变化较为鲁棒	对输入序列长度变化较为鲁棒	对输入序列长度变化较为鲁棒

来源：chatgpt

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