循环神经网络（RNN）与Transformer在自然语言处理中的进阶应用

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的重要分支，其主要任务是使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来，循环神经网络（RNN）和Transformer模型已成为NLP领域的两大核心技术。本文将探讨这两类模型在自然语言处理中的应用，从基础的语言模型到更复杂的应用，如机器翻译、文本生成等。

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1. 循环神经网络（RNN）及其应用

循环神经网络（RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络模型，广泛应用于处理和生成时序数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有“记忆”能力，可以将前面的信息传递到后续的计算中，这使得它在处理自然语言时非常有效。

RNN的基本结构

RNN通过一个循环结构来处理输入数据的每个时间步。每个时间步的输出不仅依赖于当前的输入，还依赖于前一个时间步的状态。这一特性使得RNN能够捕捉序列数据中的时序关系。其基本的递归公式为：