transformer和lstm的优劣（transformer与cnn相比优缺点）
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transformer与cnn相比优缺点
transformer与cnn相比优缺点如下：
Transformer优点：
（1）突破了RNN模型不能并行计算的限制。
（2）相比CNN，计算两个位置之间的关联所需要的操作次数不会随着距离的增长而增加。
（3）attention机制可以产生更具可解释性的模型，可以从模型中检查attention分布，各个attention head可以学会执行不同的任务。
（4）Selfattention天然就能解决这个问题，因为在集成信息的时候，当前单词和句子中任意单词都发生了联系，一步到位。
Transformer缺点：
（1）局部信息的获取不如RNN和CNN强。
（2）位置信息编码存在问题，因为位普编码在语义空间中并不具备词向量的可线性变换，只是相当干人为设计的一种索引，所以并不能很好表征位置信息。
（3）由于transformer模型实际上是由残差模块和层归一化模块组合而成，并且层归一化模块位于两个残差模块之间，导致如果层数较多时连乘计算会使得顶层出现梯度消失问题。
特征表示能力
CNN可以通过卷积层提取出具有空间特征的特征表示，例如边缘、角点等，这些特征表示可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
RNN可以通过循环层提取出具有时序特征的特征表示，例如序列中的依赖关系和上下文信息，这些特征表示可以用于文本分类、语音识别、音乐生成等任务。
Transformer可以通过多头注意力机制提取出具有上下文关联性的特征表示，例如文本中的关键词和语义信息，这些特征表示可以用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务。
lstm具有什么特点
LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络（RNN），主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度**问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。
工作原理
LSTM区别于RNN的地方，主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”，这个处理器作用的结构被称为cell。
一个cell当中被放置了三扇门，分别叫做输入门、遗忘门和输出门。一个信息进入LSTM的网络当中，可以根据规则来判断是否有用。只有符合算法认证的信息才会留下，不符的信息则通过遗忘门被遗忘。
说起来无非就是一进二出的工作原理，却可以在反复运算下解决神经网络中长期存在的大问题。目前已经证明，LSTM是解决长序依赖问题的有效技术，并且这种技术的普适性非常高，导致带来的可能性变化非常多。各研究者根据LSTM纷纷提出了自己的变量版本，这就让LSTM可以处理千变万化的垂直问题。
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