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Transformer相比RNN（循环神经网络）的核心优势之一是，这源于其自注意力机制和网络结构的设计.和。

RNN是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的神经网络，与传统的前馈神经网络不同，RNN具有“记忆”能力，能够保存之前步骤的信息。RNN通过利用前一步的隐藏状态（Hidden state）来影响当前步骤的输出，从而捕捉序列中的依赖关系。RNN核心在于循环连接（Recurrent Connection），即网络的输出不仅取决于当前输入，还取决于之前所有时间步的输入，这种结构使得RNN能够处理任意长度的序列数据。循环连接将上一步的隐藏状态传递到下一步，形成记忆。举例： 就像人阅读句子时，理解当前单词

python语言在1989年圣诞节由龟叔发明，理由仅仅是因为圣诞节无聊！ python的特点：优雅、明确、简单 PYTHON的运行速度慢，代码量少。

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