lstm和transformer机器翻译模型比较

LSTM和Transformer都是目前在机器翻译领域应用广泛的神经网络架构，下面是它们之间的比较：

1. 模型架构：LSTM是一种序列到序列的模型，它使用循环神经网络（RNN）处理输入序列。而Transformer则是一种基于自注意力机制的模型，它不依赖于RNN，而是使用自注意力机制来处理输入序列。

2. 训练速度：相对于LSTM，Transformer更容易并行化处理，因此在训练速度方面更快。

3. 长距离依赖：在处理长序列时，LSTM可能会遇到梯度消失或爆炸的问题，而Transformer使用了自注意力机制，可以更好地处理长序列。

4. 翻译效果：在机器翻译任务中，Transformer相对于LSTM有更好的性能，尤其是在处理长句子时。Transformer能够学习到更好的语言表示，从而产生更准确的翻译结果。

综上所述，LSTM和Transformer在机器翻译任务中都有应用，但是Transformer在处理长序列和翻译效果方面更优秀。