RWKV是一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型架构,是一个RNN架构的模型,但是可以像transformer一样高效训练。RWKV 模型通过 Time-mix 和 Channel-mix 层的组合,以及 distance encoding 的使用,实现了更高效的 Transformer 结构,并且增强了模型的表达能力和泛化能力。Time-mix 层与 AFT(Attention Free Transformer)...
而在BERT中发挥重要作用的结构就是Transformer,之后又相继出现XLNET、roBERT等模型击败了BERT,但是他们的核心没有变,仍然是Transformer。 与传统CNN和RNN相比,Transformer计算效率更高 Transformer是一种基于注意力机制的序列模型,与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer仅使用自注意力机制(self-atte...
Transformer相比RNN的优势: | 1、Transformer良好并行性,RNN当前时刻输入需要先计算上一时刻的输出(权重共享);2、RNN容易梯度弥散,长时间依赖性差;梯度弥散主要原因为: a-(当前时刻输入依赖于上一时刻输入,梯度更新需要计算当前时刻记忆输出对上一时刻记忆输出的偏导,因为为tanh函数,偏导<=1,递归形式求导使得梯度弥散...
RNN的独特之处在于其时间步长间的递归传递特性，能够将前文信息编码为隐藏状态，并以此为基础预测后续文本的可能性，有效地解决了长期依赖问题，提高了语言模型的精确度。而基于RNN的变种结构如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）进一步强化了这一优势，使得R...
self.rnn = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 使用最后一个时间步的隐藏状态 return out ...
CNN/RNN/GAN/LSTM/ResNet 一次学懂! 深度学习与计算机视觉 1532 37 7:35:16 公认最好的【深度神经网络】课程,6大神经网络(CNN、RNN、GAN、GNN、transformer、LSTM)半天一口气学会! 深度学习与计算机视觉 2827 50 2:13:37 基于PyTorch构建RNN-LSTM模型,实战文本数据分类,深度学习初学者必备实战项目!
近年来，RNN模型在NLP领域的性能提升取得了诸多重大突破。一方面，注意力机制的提出与应用引领了一场革命性的变化，以Transformer为代表的模型摒弃了传统的RNN结构，转而采用自注意力机制来处理序列到序列的学习任务，极大地提高了计算效率并增强了模型的表达能力，尤其是在机器翻译和文本生成方面取得了前所未有的成果。另...
这股RNN崛起的“清流”,由民间开源组织发起,号称是第一个可扩展到百亿级参数的非transformer架构! RWKV结合了RNN和Transformer的优势:一方面,抛弃传统的点积自注意力、使用线性注意力,解决transformer内存和计算复杂度随序列增长呈平方缩放的瓶颈;另一方面,突破了RNN梯度消失、并行化和可扩展性等限制。
总体而言,提出的GhostRNN是一种简单而有效的RNN模型压缩方法。在未来的工作中,值得研究将GhostRNN扩展到其他RNN结构,如LSTM,并进一步探索新的鬼状态生成方法,以实现模型计算复杂性和性能之间的更好平衡。此外,作者计划探索将GhostRNN与其他现...
四、未来展望 为了克服RNN的局限性，研究者正在探索新的网络架构和训练方法。例如，Transformer模型通过自注意力机制（Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding）来处理序列数据，它在某些任务中已经超越了RNN的性能。此外，研究者也在探索如何更有效地利用并行计算资源来加速RNN的训练过程。综上所述，循环神经网络...