transformer和极限学习机

Transformer和极限学习机是两种不同的机器学习模型。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理序列数据，如自然语言处理任务。它通过将输入的序列进行编码和解码，实现了在长距离依赖性建模上的突破，并在诸多任务中取得了很好的效果。

而极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种单层前馈神经网络模型。它的特点是随机初始化隐藏层的权重和偏置，然后利用解析解的方式直接求解输出层的权重，从而加快了训练速度。ELM在处理大规模数据时具有优势，并且可以通过随机性初始化隐藏层来避免陷入局部极小值。