lstm-transformer 应用场景

LSTM和Transformer是两种不同的深度学习模型，它们的应用场景也有所不同。

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种适用于序列数据的循环神经网络模型，主要用于解决时间序列数据建模和预测问题。它的应用场景包括语音识别、文本情感分析、机器翻译、视频处理等方面。

Transformer则是一种适用于序列数据的非循环神经网络模型，它通过自注意力机制实现了对序列数据的建模。Transformer在机器翻译、文本生成、语音识别、图像分类等领域都有广泛的应用。

LSTM-Transformer结合了LSTM和Transformer的优点，可以更好地解决序列数据建模和预测问题。其应用场景包括自然语言处理、推荐系统、音乐生成、图像描述生成等方面。