深度学习序列模型方面，我们熟知的必须是 RNN 和 Transformer，今天想和大家聊聊 RNN 和 Transformer，并且探讨它们的区别和联系，让大家对这两种算法模型有一个更加熟悉的理解。
首先来说，RNN 和 Transformer 都是深度学习中的序列模型，用来处理序列数据，但它们的结构和工作方式有所不同。
- RNN：是一种递归神经网络，适合处理时序数据（如时间序列、自然语言）。RNN通过隐藏状态传递上下文信息，适合短期依赖的任务，如文本生成、机器翻译等。然而，RNN在处理长序列时会遇到梯度消失问题，难以捕捉长距离依赖。
- Transformer：是近年来兴起的模型，通过自注意力机制（Self-Attention）来并行处理序列中的所有位置，能够高效捕捉长距离依赖。与RNN相比，Transformer更擅长处理长序列，且由于并行计算，训练速度更快。它被广泛应用于自然语言处理任务，如翻译、文本生成、问答等，著名模型如BERT和GPT都是基于Transformer的。
大概就是，RNN适用于较短的序列任务，但效率相对低；Transformer能高效处理长序列，已经成为主流序列建模方式。
一、RNN（Recurrent Neural Network）
1. 原理
RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，通过隐藏状态将序列的上下文信息传递到每个时间步，使得模型能够记住先前的信息，并对当前输入进行处理。它的关键特征是具有「循环」结构，隐藏状态可以传递时间上的信息。
2. 核心公式和解释
3. 算法流程
4. 优缺点
优点：
- 能够处理变长的序列数据。
- 通过递归结构，能在序列中传递信息，实现上下文依赖。
缺点：
- 梯度消失/爆炸问题：当序列较长时，梯度容易消失或爆炸，导致模型训练困难，尤其在处理长期依赖时表现不佳。
- 并行化困难：由于序列数据是按时间步递归处理的，无法并行训练，导致效率较低。
5. 适用场景
- 短期依赖的时序数据建模任务，如时间序列预测、简单的序列分类任务。
- 较短文本的自然语言处理任务，如词性标注、简单的文本生成等。
