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本文深入探讨了RNN、LSTM和GRU在处理序列数据方面的优缺点，特别是针对长文本序列时遇到的挑战。随着Transformer的出现，通过引入注意力机制和分布式GPU并行训练，解决了RNN的局限性，提高了模型训练效率。Transformer在处理长句子时仍能保持稳定性能，成为现代NLP任务的首选模型。
BERT用的基础算法是Transformer.
RNN只能处理短文本,长文本不行
RNN在语音识别,处理语言模型,时间序列分析,方面好用.
RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同，RNN具有内部状态（记忆），能够处理输入序列中的时间或顺序依赖问题。RNN通过循环连接形成有向循环，使得网络能够持有一定的“记忆”，并利用这些记忆来影响后续操作。
RNN的基本结构包括一个循环单元，该单元在每个时间步接收当前输入和前一个时间步的隐藏状态，并生成当前时间步的输出和新的隐藏状态。这个隐藏状态就像网络的“记忆”，它携带着序列中先前元素的信息，并影响后续元素的处理。
尽管RNN理论上能够处理任何长度的序列，但在实际应用中，它们常常受到“梯度消失”和“梯度爆炸”问题的困扰，这限制了它们学习长序列依赖性的能力。为了解决这些问题，研究者提出了几种改进的RNN结构，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），这些结构通过引入门控机制来更好地控制和维护网络状态，从而有效地学习长期依
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