"序列依赖分析：RNN、CNN、自注意力模型的能力比较"

本文探讨了序列模型中RNN、CNN、self-attention（Transformer）模型在学习序列依赖能力方面的特点和优缺点，并进行了特征提取能力的对比分析。在RNN模型方面，虽然可以处理不同长度的序列数据，但存在梯度消失和并行性差的缺点；CNN模型在处理句子分类方面表现出优秀的并行性能力，但忽略了位置信息和无法捕获远距离特征；而self-attention模型（Transformer）则具有较好的效果、并行性和感受范围大等优点。 在特征提取能力方面，RNN模型的n次序列操作后的总时间复杂度为n，计算效率较低；CNN模型在保证输入输出维度相同的情况下计算效率较高；而self-attention模型的计算效率也较高，最大路径长度为1，较为高效。 因此，通过对RNN、CNN、self-attention模型的分析，可以得出它们各自在学习序列依赖的能力以及特征提取能力方面的优缺点。有关详情和更多参考资料请访问http://thealphalab.org。