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RNN和Transformer是两种处理序列数据的深度学习模型，各有特点。RNN通过循环连接实现记忆功能，适合短序列任务，但存在长程依赖和并行计算困难的问题。Transformer基于自注意力机制，能直接建模序列中任意位置的关联，支持并行计算，在长序列任务中表现优异，但计算成本较高。自注意力机制是Transformer的核心，通过动态计算元素间的关联权重来聚合上下文信息。Transformer的创
