为什么Transformer 提取特征的能力强于 LSTM

Transformer 和 LSTM 都是深度学习模型，用于处理序列数据。但是 Transformer 在提取特征方面有优势，这是因为 Transformer 使用了自注意力机制，它可以让模型自动学习如何重点关注序列中的某些位置。而 LSTM 则需要人工设计提取特征的方式。

另外，Transformer 在计算上也相对更高效，因为它使用了并行计算的方式，而 LSTM 则需要使用循环计算。这意味着，Transformer 在处理大型序列时，能够节省大量的时间和计算资源。

总之，Transformer 的自注意力机制和并行计算能力使得它在提取序列特征方面优于 LSTM。

相关问题

为什么transformer模型训练要比lstm模型训练快

Transformer模型相较于LSTM模型具有以下优势，因此训练速度更快：

1. 并行计算：Transformer模型中的自注意力机制可以并行计算，而LSTM模型中的循环结构只能串行计算，因此Transformer模型的计算效率更高。

2. 无需循环：LSTM模型的每个时间步都需要计算循环，而Transformer模型不需要循环结构，因此在长序列的情况下，Transformer模型的训练速度更快。

3. 模型参数少：Transformer模型的参数比LSTM模型少，因此训练速度也更快。

综上所述，Transformer模型相较于LSTM模型具有更高的计算效率和更少的参数，因此训练速度更快。

transformer 用预测是否优于LSTM

Transformer 模型相对于 LSTM 模型在许多自然语言处理任务中确实表现更好。下面是一些 Transformer 优于 LSTM 的方面：

1. 并行计算：Transformer 可以并行计算输入序列中的所有位置，而 LSTM 是逐个位置处理的，因此 Transformer 在计算效率上更高。

2. 长依赖建模：Transformer 使用了自注意力机制，可以有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，而 LSTM 的记忆单元长度有限，对长距离依赖的建模能力有一定限制。

3. 编码-解码结构：Transformer 模型采用了编码-解码结构，可以同时处理输入和输出序列，适用于机器翻译等序列到序列任务。而 LSTM 模型需要通过逐步生成输出序列的方式，效率较低。

4. 稠密连接：Transformer 使用了残差连接和层归一化来加强信息流动，有助于减轻梯度消失和梯度爆炸问题。相比之下，LSTM 模型的信息传递主要依赖于隐藏状态。

需要注意的是，对于某些特定任务和数据集，LSTM 仍然可能表现得更好。选择模型时，最好根据具体任务和数据集的特点进行评估和选择。