自注意力机制和RNN

自注意力机制和RNN都是常见的用于序列建模的模型。

自注意力机制是一种基于注意力机制的模型，它通过对序列中不同位置的信息进行关联和权重分配来实现对序列的建模。在自注意力机制中，每个位置的表示向量是由整个序列中所有位置的信息加权得到的，这使得模型可以更好地捕捉序列中不同部分之间的关联。

RNN（循环神经网络）是一种基于时间的序列模型，它通过在隐藏状态之间建立循环连接来实现对序列的建模。在RNN中，当前时刻的隐藏状态是由前一个时刻的隐藏状态和当前时刻的输入共同决定的，这使得模型可以更好地捕捉序列中时间上的依赖关系。

两种模型各有优劣，自注意力机制具有并行计算能力，能够更好地处理长序列，而RNN则更适合处理时间序列数据。因此，在实际应用中，我们需要根据数据和任务的不同选择合适的模型。