CNNs 难以学习长距离依赖关系

引用内容中并没有提到CNNs难以学习长距离依赖关系，而是指出CNNs不适合捕捉变长序列内的依赖关系。相比之下，RNNs适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是难以实现并行化处理序列。为了整合CNN和RNN的优势，创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型，该模型利用attention机制实现了并行化捕捉长距离依赖关系。因此，Transformer模型是一种既能够捕捉长距离依赖关系，又能够实现并行化处理序列的模型。