3.2.2 缺点: 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 ...
所以RNN存在无法解决长时依赖的问题。为解决上述问题,提出了LSTM(长短时记忆单元),通过cell门开关实现时间上的记忆功能,并防止梯度消失.
Transformer缺点: (1)局部信息的获取不如RNN和CNN强; (2)位置信息编码存在问题,因为位置编码在语义空间中并不具备词向量的可线性变换,只是相当于人为设计的一种索引,所以并不能很好表征位置信息; (3)由于transformer模型实际上是由残差模块和层归一化模块组合而成,并且层归一化模块位于两个残差模块之间,导致如果层数...
CNN:第一张图片和第二张图片没有关系,一张张图片处理,所以不适合用来处理序列化数据(文本之类的) BPTT:RNN的反向传播,通过时间步进行反向传播 RNN优点:可以处理序列化数据,使神经网络具有记忆功能 RNN缺点:如果序列太长可能会导致梯度消失或梯度爆炸,这个原因也使RNN不具备长期记忆功能 x:输入;h:隐藏层;o:输出 u...
RNN由于存在循环结构,每个时间步的计算都要依赖上一个时间步的隐藏状态,导致计算复杂度较高,而且容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题,导致训练效率低下。Transformer采用自注意力机制进行特征提取,可以并行计算,提高训练效率。 四、模型复杂度 CNN和RNN在处理大规模数据时需要占用大量的内存和计算资源,尤其是在深层网络中...
CNN模型的缺点在于它不能处理序列数据,比如自然语言文本。这是因为CNN模型的卷积和池化操作缺少序列维度的概念,无法挖掘序列数据中的时序和上下文信息。 典型应用场景:图像识别、目标检测、人脸识别等。 二、RNN模型 RNN(Recurrent Neural Network)是一种递归神经网络,主要用于处理序列数据,如自然语言文本。其主要特点在于...
缺点：深度模型容易出现梯度消散问题 RNN 递归/循环神经网络时间序列数据的首选神经网络 主要用在自然语言...
2.1.2 RNN的缺点 梯度消失和爆炸：在训练过程中，RNN会遇到梯度消失和梯度爆炸的问题，导致模型难以...
(2)相比n-gram模型,使用更少的内存 RNN缺点: (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...