transformer 与LSS差异

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，最初由Google于2017年在其论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于处理序列数据，如自然语言理解和机器翻译。Transformer的核心创新在于它放弃了传统的循环神经网络(RNN)结构，转而使用了全连接的方式处理每个位置的信息，这使得它可以并行计算，大大提高了模型训练的速度。

LSTM（Long Short-Term Memory），即长短时记忆网络，也是一种类型的循环神经网络，特别设计用于解决长依赖性问题。LSTM通过引入“门”机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的流动，有助于模型记住长期依赖的信息，非常适合处理文本生成和时间序列预测任务。

两者的主要差异包括：
1. **架构**：Transformer是全连接的，而LSTM是递归的，允许双向信息流。
2. **并行计算能力**：Transformer更利于并行化，因为它的计算独立于序列长度；而LSTM由于需要按顺序处理，计算速度相对较慢。
3. **模型大小**：大型Transformer模型，如BERT和GPT系列，能够学习到非常丰富的上下文信息，但训练资源需求大；相比之下，LSTM模型通常规模较小但同样强大。

相关问题

lss view transformer

LSS View Transformer是一种网络结构中的组件，用于处理图像域数据增广。它是基于图像特征预测深度，并使用预测的深度和图像特征来渲染点云，并在竖直方向上进行池化以生成BEV（鸟瞰图）特征。LSS View Transformer通常与其他组件（如Image-view Encoder backbone和BEV Encoder）一起使用，以完成特定的任务。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View](https://blog.csdn.net/kebijuelun/article/details/124613261)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]