长短期记忆神经网络与transformer模型内部结构详细解析

长短期记忆神经网络（LSTM）和transformer模型是目前在自然语言处理中广泛应用的两种关键技术。本文将详细介绍它们的内部结构以及它们在文本处理方面的应用。首先，我们将深入研究LSTM，解释其内部的记忆单元和门控机制，以及如何通过这些机制来处理长期和短期的依赖关系。接下来，我们将探究transformer模型的核心组成部分，包括自注意力机制和位置编码，解析它们是如何实现模型的并行计算和捕捉文本之间的全局依赖关系的。最后，我们将比较并总结这两种模型的优势和局限性，展望它们在未来的发展方向。