NLP高频面试题（二）——LSTM、GRU和Transformer结构的区别与联系，优缺点分别是什么？

LSTM、GRU和Transformer结构的区别与联系，优缺点分别是什么？

在深度学习领域，尤其是自然语言处理和时间序列分析中，长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer结构是最常见的三种神经网络模型。这三种模型各具特色，适用于不同的应用场景。

一、LSTM（长短期记忆网络）

LSTM是一种特殊的循环神经网络，由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出，设计初衷是解决普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题。

注：NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

二、GRU（门控循环单元）

GRU是LSTM的一种变体，由Cho等人在2014年提出。相比LSTM，它结构更加简洁高效。

结构特点：

• 包含重置门（reset gate）和更新门（update gate），