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...
(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...
3.难以解释性:LSTM网络中的门控结构和复杂的记忆单元使得网络的决策过程相对难以解释和理解。相比于一些简单的模型,LSTM的结果和内部运作可能更难以解释给非专业人士。 总体而言,LSTM神经网络在处理序列数据和长期依赖关系方面具有很大优势,但也有一些缺点需要注意。在实际应用中,我们需要根据具体问题和数据集的特点来选择...
与 CNN/RNN 相比,它具有 LSTM 的一些缺点。他们是: 复杂性:LSTM 比传统的 RNN 更复杂。此外,参数数量的增加会使它们更容易出现过度拟合。 计算密集型:由于其复杂性和涉及的参数数量,与 CNN 或 RNN 相比,LSTM 需要更多的计算资源。 训练时间长:由于其复杂性和循环计算的性质,LSTM 可能需要很长时间...
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...
模型优缺点：优点：（1）权重共享策略减少了需要训练的参数，相同的权值可以让滤波器不受信号位置的影响...
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...
首先,将从简单的模型开始,逐步增加模型的复杂度。这项工作是为了说明简单的模型也能很有效。 我会进行这些尝试: 用词级的ngram做 logistic 回归 用字符级的 ngram 做 logistic 回归 用词级的 ngram 和字符级的 ngram 做 Logistic 回归 在没有对词嵌入进行预训练的情况下训练循环神经网络(双向 GRU) ...
CNN模型在平均绝对百分比误差为0.14%的情况下表现优于LSTM和RNN。 对于三个模型的平均百分比误差如下: 总结 现在我们已经证明,基于深度学习的股价预测方法使用三种不同的神经网络架构,能够很好地捕捉隐藏的动态。尽管特斯拉股票波动性很大,但我们的模型实现了非常低的平均绝对百分比误差:LSTM为0.17%,RNN为0.17%,CNN为0.14...