transformer对比人工神经网络优势

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，相比传统的人工神经网络，它具有以下几个优势：

1. 并行计算：传统的循环神经网络（RNN）在处理序列数据时需要按顺序逐步计算，无法进行并行计算。而Transformer通过自注意力机制，可以同时对整个输入序列进行计算，实现了高效的并行计算，提高了计算效率。

2. 长程依赖建模：传统的RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以捕捉到长程依赖关系。而Transformer通过自注意力机制，可以直接建模序列中任意两个位置之间的依赖关系，有效地解决了长程依赖问题。

3. 全局信息获取：传统的卷积神经网络（CNN）在处理图像等数据时，只能通过局部感受野获取信息，无法获取全局信息。而Transformer通过自注意力机制，可以同时考虑输入序列中的所有位置，实现了全局信息的获取和利用。

4. 模型可解释性：传统的人工神经网络往往是黑盒模型，难以解释其决策过程。而Transformer中的自注意力机制使得模型可以对输入序列中的每个位置进行注意力权重的计算，从而可以解释模型对不同位置的关注程度，提高了模型的可解释性。

5. 适应不同任务：Transformer模型可以通过堆叠多个编码器和解码器层来适应不同的任务，如机器翻译、文本生成等。这种模块化的结构使得Transformer具有很强的灵活性和可扩展性。