【python深度学习】通俗易懂的理解一下transformer、RNN、CNN的主要区别

在“Transformer model”诞生之前，计算机是如何进行语言翻译的。在那个时代，计算机主要使用循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）这两种技术来处理语言翻译任务。

1. 通俗的解释

循环神经网络（RNNs）

想象一下你在玩耳语传话游戏，将一条消息传给旁边的人，再由他们继续传递。RNNs的工作方式与此类似：它们逐个接收单词或句子的部分，处理后用于理解下一个单词，直到整个句子被处理完。然而，RNNs存在一个问题：它们容易“健忘”。就像耳语传话游戏中最初的信息在传到最后一个人时可能已经变样，RNNs在处理长句子时，可能会忘记开头的内容，这对准确翻译长句子是个挑战。

卷积神经网络（CNNs）

想象你有一堆图片卡片，通过一个小窗口逐一查看。CNNs处理句子的方式类似，它们在单词或短语间滑动，试图发现其中的模式，识别语言的结构和形式。CNNs比RNNs处理速度更快，因为它们能同时观察多个单词，但在处理特别长的句子时仍有难度，就像通过小窗口看连环画，无法一眼看完整个故事。

Transformer模型

Transformer模型带来了革命性的变化。它采用自注意力机制，能够同时处理整个句子，理解单词之间的关系，不需要逐个传递信息或透过窗口观察。Transformer就像一个超级智能的图书馆管理员，可以一次性扫描并理解所有的书籍，捕捉句子的上下文、细微差别和幽默之处。

当你给Transformer模型一份

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