transformer CNN RNN主要区别

Transformer、CNN、RNN都是深度学习中常用的神经网络模型，它们各自有其特点和适用场景。下面是它们的主要区别：

1. Transformer是一种基于自注意力机制的模型，适用于序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。相对于CNN和RNN，Transformer能够更好地处理长序列，不需要像RNN那样考虑时间顺序，可以并行计算，因此训练速度更快。

2. CNN是一种用于图像处理的模型，通过卷积操作提取图像的局部特征，然后通过池化操作进行降维，最后通过全连接层进行分类。相对于RNN，CNN能够更好地处理空间信息，对于图像识别、目标检测等任务效果较好。

3. RNN是一种用于序列数据处理的模型，通过循环神经网络结构可以考虑序列中的时间顺序，能够对序列中的长期依赖关系进行建模，适用于语音识别、文本生成等任务。但是RNN存在梯度消失、梯度爆炸等问题，对长序列处理时计算量较大。

总之，Transformer、CNN、RNN各有所长，适用于不同的场景。