(1)无法处理更长的序列 (2)存在梯度消失和梯度爆炸问题 1.2 梯度消失/梯度爆炸 原因: 正向传播:随着不断有新输入,前面的信息在传播过程中被逐步稀释,导致对最后结果几乎没有影响 反向传播:由于链式求导的不断累乘,使得梯度(更新值)不断减小,导致浅层网络的权重几乎不被更新,模型没有提升 解决方法: (1)使用ReLU...
结论:LR-CNN比LatticeLSTM模型的解码速度更快,在Weibo数据集上是3.21倍;而且随着句子长度增加,句子解码速度下降比LatticeLSTM缓慢。 3.3、LR-CNN模型中Rethink机制与Lexicon作用的对比 结论:多尺度的CNN作用下加入Lexicon的作用非常明显,而Rethink机制在此基础上进一步优化模型性能。
LSTM缺点: 梯度问题在LSTM中得到了一定程度的优化解决,但是并没有彻底搞定,在处理N量级的序列有一定效果,但是处理10N或者更长的序列依然会暴露,另外,每一个LSTM的单元节点都意味着有4个全连接层,如果时间序列跨度较大,并且网络较深,会出现计算量大和耗时偏多的问题。 Transformer优点: (1)突破了RNN模型不能并行...
3. 优点与缺点 优点 特征提取能力强:CNN可以高效提取数据的空间特征,GRU捕捉时间特征,两者结合大幅提高模型表现。 计算效率高:GRU相较于LSTM,参数更少,计算速度更快,适合实时应用。 鲁棒性好:对处理缺失数据或噪声数据有较好的稳定性。 缺点 对数据量要求较高:需要大量数据进行训练以达到较好的效果。 可能出现梯度...
不适用于空间数据:LSTM 非常适合序列数据,但不适用于空间数据。具有卷积和池化操作的 CNN 更适合处理图像等空间数据,因为它们可以识别特征的局部模式和层次结构,无论它们出现在图像中的何处。 模型的选择应基于您任务的具体要求。虽然 LSTM 有其缺点,但它们也有许多优点,是许多序列预测任务的绝佳选择。
2.2.2 LSTM的缺点 计算复杂度高：相较于简单的RNN，LSTM的结构更复杂，包含更多的参数（如多个门和...
本文将简要介绍四种常见的NLP模型:神经网络、循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)以及长短期记忆网络(LSTM),并通过直观比较帮助读者理解它们的优缺点。 一、神经网络 神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,由输入层、隐藏层和输出层组成。在NLP中,神经网络可以通过学习大量文本数据来提取特征,进而完成诸如文本...
优点和缺点 总结上面的架构 TCN = 1D FCN + 空洞因果卷积,这是一个非常简单且易于理解的结构,而不是其他序列模型(如 LSTM)。 除了简单之外,与 RNN(LSTM 和 GRU)相比,使用 TCN 还具有以下优势: 与RNN 不同,TCN 可以利用并行性,因为它们可以并行执行卷积。
这可以从模型的性能中识别出来。 RNN和LSTM架构能够识别长期依赖性并将其用于未来预测。然而,CNN架构主要关注给定的输入序列,并且在学习过程中不使用任何先前的历史或信息。使用来自其他公司的数据测试模型的动机是检查公司之间的相互依赖性并理解市场动态。 训练数据被标准化。 测试数据也经历相同的标准化。 在获得预测...