HiPPO 是包括 S4、H3 等一系列 state space model (SSM) 相关模型的理论基石,提出了全新架构,旨在解决序列建模中的长距离依赖问题(long-term dependencies)。长距离依赖建模的核心问题在于如何用有限空间记录累计历史数据的信息,并随输入在线更新。当前主流模型大多有各种各样的问题,包括: 记忆范围有限,有 vanishing ...
长距离依赖是指序列中的元素如何受到序列中相隔较远的元素的影响,这在许多实际应用中(如时间序列分析、语音识别、自然语言处理等)是一个关键挑战。传统的序列模型,如循环神经网络(RNNs)、卷积神经网络(CNNs)和Transformers,虽然有专门设计来处理长距离依赖的变体,但在处理非常长的序列(例如10000步或更多)时仍然面临挑...
长距离依赖 (long distance dependency):指目标像素与和其相距较远的像素之间存在的关系,处理长距离依赖需要特别的网络结构设计,如注意力机制等; 粒度:指分析和处理图像时的分辨率和精度,换句话说语义层次越深,粒度越细,如判断猫狗是粗粒度,判断猫的品种就是细粒度了。
在GPT-3中,正弦和余弦函数通过其周期性特性以及多个频率的组合,使得位置编码具有周期性且频率不同,从而能够有效地捕捉长距离依赖关系。 具体来说,每个位置编码都由一系列的正弦和余弦函数生成,这些函数的频率是随着位置的不同而变化的。由于正弦和余弦函数的周期性,即使两个单词在序列中的距离很远,它们的位置编码仍然...
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种用于解决序列数据中长距离依赖问题的重要神经网络模型。传统的循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）在处理长序列数据时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，而LSTM通过引入门控机制解决了这一问题。本文将详细介绍LSTM的基本原理、门控机制以及其在解决序列...
🕰️ 1997年,LSTM(Long Short-Term Memory)被提出,它是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network),能够有效解决长距离依赖问题。LSTM的结构比标准的RNN复杂,后者只包含一个tanh层。🚪 LSTM的核心在于其三个门:遗忘门(Forget Gate)、输入门(Input Gate)和输出门(Output Gate)。每个门都执行不同的操作,具体流...
长距离依赖问题的例子 语言理解中存在一种现象，某些信息需要在较远的位置才能找到对应关系。这种现象在自然语言处理领域被称为长距离依赖问题，直接影响机器对复杂语义的理解能力。通过具体案例可以直观感受这种问题的存在形式及影响。定语从句容易引发长距离依赖。例如"那个穿蓝色衬衫的男孩最终赢得了比赛"，"男孩"与"...
本文将从这些领域的角度来探讨长距离依赖特征的相关知识。 我们来看通信领域中的长距离依赖特征。在无线通信中,信号的传输距离是一个重要的考虑因素。随着距离的增加,信号会逐渐衰减,并且可能受到干扰。因此,为了保证通信质量,需要采取一些措施,如增加发射功率、使用天线增益、优化信号调制等。此外,在光纤通信中,信号的...
Transformer利用自注意力机制打破序列处理瓶颈，实现并行计算，提升长距离依赖捕捉能力。通过这种创新架构，Transformer模型在众多自然语言处理任务中表现出色，并继续在研究与应用中发挥着重要作用。其引入的关键技术如点积注意力和多头注意力机制，使其在很长一段时间内成为了自然语言处理领域的基准和灵感来源。
长距离依赖：指在图像中，两个像素之间的关系不仅仅是它们之间的空间距离，还包括它们之间的语义关系。