LSTM相对于Transformer的几个关键优势：1、长期记忆能力；2、结构简单；3、时序数据处理；4、稳定性和训练。长短时记忆网络 (LSTM) 是为解决长期依赖问题而设计的，可以捕捉并存储长时间跨度的信息。
1、长期记忆能力
LSTM：长短时记忆网络 (LSTM) 是为解决长期依赖问题而设计的，可以捕捉并存储长时间跨度的信息。
Transformer：虽然拥有自注意力机制，可以处理长序列数据，但并没有显式的记忆机制，可能会在某些长时跨度的任务上受到限制。
2、结构简单
LSTM：LSTM的结构相对简单，参数数量较少，更适合于资源受限的场景。
Transformer：参数量大，需要较多的计算资源，对于某些任务可能是过度的。
3、时序数据处理
LSTM：对于时序数据，尤其是具有强烈时间依赖性的数据，LSTM可能表现更好。
Transformer：尽管可以处理时序数据，但LSTM在某些应用中仍然是优选。
4、稳定性和训练
LSTM：由于其较为简单的结构，LSTM可能在某些情况下更容易训练，并且更加稳定。
Transformer：可能需要更多的数据和资源进行训练，并可能在某些情况下更难以调优。
延伸阅读：
LSTM的工作原理
长短时记忆网络 (LSTM) 是一种特殊的递归神经网络 (RNN) 结构，可以解决长期依赖问题。LSTM网络由三个门构成：输入门、遗忘门和输出门，这三个门共同作用，使得LSTM能够记住或忘记信息。
文章标题：LSTM比Tranformer优势在哪里，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62768
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