transformer怎么取代lstm的呢

Transformer 取代 LSTM 的主要原因是它可以更好地处理长序列数据，而且在训练时可以并行化处理。相比之下，LSTM 在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，而且在训练时无法并行化处理。

具体来说，Transformer 使用了自注意力机制（self-attention mechanism），可以在不同位置之间建立直接的联系，从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。此外，Transformer 还使用了残差连接（residual connections）和层归一化（layer normalization）等技术，可以更好地训练深层网络。

另外，相比之下，LSTM 的计算复杂度较高，而且在处理长序列时需要不断地传递状态信息，导致计算效率低下。

相关问题

transformer结合lstm

根据引用[2]中提到的Block Recurrent Transformer模型，它是一种结合了LSTM和Transformer优点的强大模型。该模型的主要思想是将LSTM和Transformer结合在一起，以充分利用它们各自的优点。

具体而言，Block Recurrent Transformer模型使用了LSTM的循环结构来捕捉序列中的长期依赖关系，并使用Transformer的自注意力机制来建模序列中的局部依赖关系。这种结合使得模型能够同时处理长期和局部的依赖关系，从而提高了模型的性能。

在Block Recurrent Transformer模型中，LSTM被用作整个模型的主干结构，负责处理序列中的长期依赖关系。而Transformer被用作LSTM的辅助结构，负责处理序列中的局部依赖关系。具体来说，每个LSTM单元内部包含一个Transformer块，用于对输入序列进行自注意力计算和前馈神经网络计算。

通过这种方式，Block Recurrent Transformer模型能够同时利用LSTM和Transformer的优点，从而在处理序列数据时取得更好的效果。

transformer＋lstm

您好，根据您提供的信息，我可以理解为您想了解 Transformer 和 LSTM 的结合使用。这种结合方式在自然语言处理领域中比较常见，可以用于文本分类、情感分析等任务。

具体来说，可以将 Transformer 用于编码输入序列，然后将编码结果输入到 LSTM 中进行进一步处理。这种结合方式可以充分利用 Transformer 的自注意力机制来捕捉输入序列中的长程依赖关系，同时也可以利用 LSTM 的记忆单元来处理序列中的短程依赖关系。