整理十个深度学习论文中词汇（包括transformer)，要求该词汇在生活中的意思与在深度学习领域中的意思完全非常不同。

1. Transformer：在生活中，Transformer通常指的是变压器，是一种将电能从一个电路传输到另一个电路的电气设备。而在深度学习领域中，Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理序列数据，如自然语言处理任务中的文本序列。

2. Dropout：在生活中，Dropout通常指的是某人或某物离开或退出某个组织或活动。而在深度学习领域中，Dropout是一种正则化技术，用于减少神经网络的过拟合，通过在训练过程中随机丢弃一些神经元来降低模型的复杂度。

3. Batch normalization：在生活中，Batch normalization通常指的是对一批产品进行质量检验和标准化处理。而在深度学习领域中，Batch normalization是一种用于加速神经网络训练的技术，通过对每一层的输入进行标准化处理来减少内部协变量偏移。

4. Convolution：在生活中，Convolution通常指的是一种数学运算，用于计算两个函数之间的积分。而在深度学习领域中，Convolution是一种用于处理图像、语音等数据的神经网络层，通过卷积操作提取特征。

5. Gradient descent：在生活中，Gradient descent通常指的是一种下降的运动方式，如滑雪或滑板等。而在深度学习领域中，Gradient descent是一种优化算法，用于最小化损失函数，通过计算损失函数的梯度来更新模型参数。

6. Backpropagation：在生活中，Backpropagation没有明确的意义。而在深度学习领域中，Backpropagation是一种用于计算神经网络中每个参数对损失函数的贡献的算法，通过链式法则将误差反向传播到每一层。

7. Recurrent neural network：在生活中，Recurrent neural network没有明确的意义。而在深度学习领域中，Recurrent neural network是一种用于处理序列数据的神经网络模型，通过循环连接实现对序列信息的记忆和处理。

8. Generative adversarial network：在生活中，Generative adversarial network没有明确的意义。而在深度学习领域中，Generative adversarial network是一种用于生成新数据的神经网络模型，由一个生成器和一个判别器组成，通过对抗训练的方式提高生成器的生成能力。

9. Long short-term memory：在生活中，Long short-term memory没有明确的意义。而在深度学习领域中，Long short-term memory是一种用于处理序列数据的神经网络模型，通过门控机制实现对序列信息的长期记忆和短期记忆的平衡。

10. Attention mechanism：在生活中，Attention mechanism没有明确的意义。而在深度学习领域中，Attention mechanism是一种用于处理序列数据的神经网络模型，通过对不同位置的信息赋予不同的权重来实现对序列信息的关注和选择。