transformer神经网络比bp神经网络好在哪

Transformer神经网络相较于BP神经网络在以下几个方面有优势：

1. 处理序列数据的能力：Transformer神经网络最初是为了解决自然语言处理任务而提出的，相比于BP神经网络，它在处理序列数据方面拥有更好的能力。Transformer采用自注意力机制（self-attention），可以更好地处理长文本序列。

2. 避免梯度消失问题：BP神经网络在训练过程中容易出现梯度消失的问题，而Transformer神经网络采用了残差连接（residual connection）和归一化（normalization）等技术，可以有效避免梯度消失问题。

3. 并行计算：BP神经网络在计算过程中需要依次计算每一层的输出，而Transformer神经网络中的注意力机制可以实现并行计算，加快了计算速度。

4. 适用范围广：Transformer神经网络不仅可以应用于自然语言处理领域，还可以应用于图像处理、语音识别等领域，具有更广泛的适用性。

当然，BP神经网络也有它的优势，例如它是一种经典的神经网络，应用广泛，学习算法相对简单等。选择哪种神经网络模型取决于具体问题和数据集，需要根据实际情况进行选择。