文档摘要

1.2 传统序列模型（RNN/LSTM）的局限性 1.2 传统序列模型（RNN/LSTM）的局限性 在Transformer模型出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），是处理序列数据的主流模型。它们通过维护一个隐藏状态来逐步处理序列中的每个元素，理论上能够捕捉序列中的长期依赖关系。 会员。《1.2 传统序列模型（RNN/LSTM）的局限性》收录于灏天文库文集《Transformer 模型详解：NLP领域的革新者》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号21338。

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