并行计算问题:传统的RNN模型在计算时需要按照序列的顺序依次进行,无法实现并行计算,导致计算效率较低。而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能...
RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入信息,使其能够处理序列数据。每个节点不仅接收当前输入,还接收前一个节点的输出,从而形成记忆能力。 创新点 RNN 的创新点在于其循环结构,这使其能处理时间序列数据。但原始 RNN 容易出现梯度消失问题,后来的 LSTM 和 GRU 模型通过引入门控机制,极大地改善了这一问题。 适用数据...
最常用的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)主要包括以下四种:前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),还有当前最流行的大模型常用的Transformer神经网络。不同模型的网络具有不同的结构和特点,适用于解决不同...
在选择合适的NLP模型时,需要根据具体任务和数据特点进行权衡。对于简单的文本分类、情感分析等任务,可以选择神经网络或CNN;对于需要处理序列数据的任务,如机器翻译、文本生成等,可以选择RNN或LSTM。在实际应用中,还可以尝试结合不同模型的优点,如使用CNN提取局部特征,再结合RNN或LSTM处理序列数据,以提高任务效果。 总之,...
RNN的基本结构是一个循环体,擅长处理序列数据。LSTM是其中一种流行的RNN结构。RNN的独特之处在于能够记住之前的信息,同时在处理当前输入。🖼️ CNN(卷积神经网络) 时间:90年代末至21世纪初 关键技术:卷积运算和池化操作 处理数据:图像数据的完美选择
语言模型 语音识别 时间序列预测 经典案例 苹果的 Siri 和 Google 的语音助手都使用了基于 RNN 的技术来进行语音识别和处理。 2. CNN(Convolutional Neural Network) 时间轴 1989年,CNN 由 Yann LeCun 等人提出,主要用于图像处理。 关键技术 卷积层 池化层 ...
2、循环神经网络(RNN)的优势 RNN能够捕捉数据中出现的顺序信息,例如,预测时文本中单词之间的依赖关系: Many2Many Seq2Seq 模型 如图所示,每个时间步长的输出(o1, o2, o3, o4)不仅取决于当前单词,还取决于先前的单词。 RNN跨不同的时间步长共享参数。这通常被称为参数共享(Parameter Sharing)。这将减少训练参数...
模型复杂度:RNN由于需要处理整个序列,其模型复杂度通常高于CNN。在追求模型简洁性的场景下,CNN可能更受欢迎。 可解释性:RNN的序列建模特性使其在一些需要高度可解释性的场景(如法律文本分析)中更具优势。 五、结合RNN与CNN的混合模型 为了充分利用RNN和CNN的优势,研究人员提出了多种混合模型,如LSTM+CNN、GRU+CNN等...
本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。 1、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。
计算成本较高: 相比于CNN和RNN,Transformer的计算成本较高。 对序列长度敏感: 随着序列长度增加,模型的计算量也会增加。 3.3 Transformer的适用场景 适用于处理长序列数据,如机器翻译、文本生成等任务。 第四部分:如何选择? 4.1 数据类型和任务 图像数据: 选择CNN。