引言 本文旨在友好地介绍深度学习架构,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。 闲话少说,让我们直接开始吧。 02 卷积神经网络 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,可处理图像以提取...
一文弄懂CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 1. 引言 本文旨在友好地介绍深度学习架构,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。 闲话少说,让我们直接开始吧。 2. 卷积神经网络 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...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,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。 闲话少说,让我们直接开始吧。 2. 卷积神经网络 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,可处...
Transformer 是一种神经网络架构,广泛应用于自然语言处理 (NLP) 任务,例如翻译、文本分类和问答。 Vaswani 等人在开创性论文“Attention Is All You Need”中介绍了它们。 2017年。 将Transformer 想象为一种复杂的语言模型,它通过将文本分解为更小的片段并分析它们之间的关系来处理文本。然后,该模型可以对各种查询生...
BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,它的最大创新之处在于引入了双向Transformer编码器,这使得模型可以同时考虑输入序列的前后上下文信息。BERT通过在大量文本数据上进行预训练,学习到了丰富的语言知识,然后在特定任务上进行微调,如文本分类、情感分析等。BERT在自然语言处理领域取得了很大的成功,被广泛应用于各种NLP...
神经网络结构——CNN、RNN、LSTM、Transformer !! 前言 本文将从什么是CNN?什么是RNN?什么是LSTM?什么是Transformer?四个问题,简单介绍神经网络结构。 神经网络结构 一、什么是CNN 卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。
自然语言处理的主要任务包括文本分类、情感分析、命名实体识别、语义角色标注、机器翻译等。随着深度学习技术的发展,许多模型已经取代了传统的机器学习方法,成为了自然语言处理领域的主流。在本文中,我们将讨论三种常见的自然语言处理模型:Transformer、CNN和RNN。我们将从背景、核心概念、算法原理、代码实例和未来发展趋势等...
三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer# 简介# 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较》(写的非常好,学NLP必看博文),这...
cnn和transformer对比 transformer与cnn结合 bert就是无监督训练的transformer transformer :seq2seq model with “self-attention” 单向的RNN: 在输出b4的时候,已经看了a1~a4 在输出b3的时候,已经看了a1~a3 双向的RNN: 在输出每一个bi的时候,已经看了a1~a4...
同时,当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速,在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的模型。虽然以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大,PyTorch平台的掌握也并不容易。