Transformer的核心思想是使用自注意力(Self-Attention)机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系,而无需依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 以下是Transformer架构的详细介绍和实现原理: 1. 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention) 自注意力机制是Transformer的核心,它允许模型在处理序列的
基于这个突破,杨立昆设计的卷积神经网络(CNN)更是将图像识别能力推向了新高度。CNN通过模仿生物视觉系统的局部感受野,采用特殊的局部连接和权重共享结构,具有了超强的图像处理能力。 在视觉研究领域,大卫·马尔提出了视觉信息的分层处理理论,认为从简单的边缘检...
CNN 是一种主要用于图像处理的神经网络,它的主要特点是使用卷积层和池化层对图像进行特征提取,从而实现对图像的高效分类和识别。CNN 可以自动提取图像中的局部特征,并在后续的网络中进行组合,从而实现对整张图像的全局理解。 在CNN 中,卷积层和池化层是最重要的组成部分。卷积层是由多个卷积核组成的,每个卷积核都可...
第二,模型训练方面,ChatGPT强大的底层技术是Transformer算法,该算法正逐步取代RNN(循环神经网络)。 Transformer算法在神经网络中具备跨时代的意义: RNN和CNN已经广泛应用于序列模型、语言建模、机器翻译并取得不错效果,然而在算法上仍有一定限制和不足。Transformer具备跨时代的意义的原因是算法上添加了注意力机制,这种机制...
除了 NLP 领域,Transformer 结构也被应用到了计算机视觉领域,由此诞生了一系列比CNN更强大的模型,如 ViT、BEiT 和 MAE。可以说,Transformer 结构继 RNN、CNN(以及其一系列变体 LSTM、GRU、ResNet、DenseNet 等)之后,在 Inductive Bias 方向上打开了一个新世界的大门。
ChatGPT的开发逻辑,是近些年逐步替代了RNN(循环神经网络)和 CNN(卷积神经网络) 的Transformer架构语言模型。相较于RNN,Transformer引入了自我注意力(Self-attention)机制,结合算法优化可以实现并行运算,大量节约训练时间。可以看出,Transformer作为人工智能算法的进化是计算机软件层面的一个发展。
有趣的是,CNN在视频中谈到虚假信息时,声称来自中国的虚拟主播散布虚假信息。但其实同一家公司也在帮助路透社和BBC制作他们的虚拟主播。 “擅于社交”的AI AI在伪造新闻主播方面似乎不怎么出色,但它在伪造社交媒体身份上却表现不错。 AI seems not so gr...
可以这么类别,机器学习同质化学习算法(例如逻辑回归)、深度学习同质化模型结构(例如CNN),基础模型则同质化模型本身(例如GPT-3)。 人工智能的发展已经从“大炼模型”逐步迈向了“炼大模型”的阶段。ChatGPT只是一个起点,其背后的Foundation Module的长期价值更值得被期待。大模型发展的前期被称为预训练模型,预训练...
接着,我们需要选择合适的深度学习模型架构,并定义输入输出格式。在文本分类任务中,通常采用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等模型。这里我们选择一个基于CNN的文本分类模型,示例代码如下: import tensorflow as tf class TextClassifier(tf.keras.Model): ...
Encoder和Decoder部分可以是任意的文字、语音、图像和视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等,所以基于Encoder-Decoder的结构,我们可以设计出各种各样的应用算法。比如:1)文字-文字:机器翻译,对话机器人,文章摘要,代码补全; 2) 音频-文字:语音识别; 3) 图片-文字:图像描述生成 Encoder-Decoder的出现,对于...