深入对比：Transformer 与 RNN 的详细解析

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。

1. RNN（递归神经网络）

1.1 RNN 简介

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。

1.2 RNN 的核心特点

• 序列处理能力：RNN 能够处理任意长度的序列数据。
• 参数共享：在序列的不同时间步，RNN 使用相同的权重。
• 短期记忆：RNN 能够记住前面的信息，但长期依赖问题较为突出。

1.3 RNN 的劣势

• 梯度消失和梯度爆炸：在长序列中，RNN 容易出现梯度消失或爆炸，导致难以捕捉长期依赖。
• 并行处理限制：RNN 的序列性质限制了其并行处理能力。

2. Transformer

2.1 Transformer 简介

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