请描述当前流行的三种神经网络模型，并在于每种模型后使用【模型特点】进行标注。最后，在描述结束时，用一行星号（*）作为结束。
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1. ** transformer模型** ：Transformer 是一种深度学习模型，首次在论文《Attention is All You Need》中提出。它主要用于处理序列数据，如文本。Transformer 的核心机制是自注意力机制（self-attention），这允许模型同时考虑输入序列的所有部分，而不仅仅是历史部分。这种机制对于长距离依赖关系的理解特别有效。此外，Transformer 使用多头注意力连接（multi-head attention connections）以及位置前馈神经网络（position-wise feed-forward networks）。【模型特点】自注意力机制，多头注意力，适用于长序列模型。

2. **卷积神经网络（CNN）** ：卷积神经网络是一种专门为处理像图像这样的二维输入数据设计的深度神经网络。CNN 的架构基于卷积层，这些层可以检测图像中的局部特征，然后将这些信息整合到更高的抽象层次。卷积层之后通常跟着池化层，用于减少表示的空间大小，从而减少网络中的参数数量。这些层的组合可以识别来自输入数据的复杂模式，使 CNN 成为解决诸如图像分类、目标检测等任务的理想选择。【模型特点】处理二维数据，卷积层，池化层，用于图像处理。

3. **循环神经网络（RNN）** ：循环神经网络用于处理序列数据，不同于前馈神经网络，RNN 中的节点可以将输出反馈给它们自己，允许模型拥有形式上的“记忆”。这种结构使得 RNN 能够使用它们前面序列的信息，这在文本分析、语音识别等应用场景中尤为重要。然而，传统的 RNN 在处理长序列数据时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。为解决这些问题，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变体被开发，它们通过引入专门的门控机制来改善信息的长期传递。【模型特点】权重共享，能够使用先前的信息，门控机制。

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