GAN目前可应用于各种领域,如图像和视频生成、音乐合成和文本到图像合成等。 4、Transformer 架构 Transformer是一种神经网络架构,广泛应用于自然语言处理NLP任务,如翻译、文本分类和问答系统。它们是在2017年发表的开创性论文“Attention Is All You Need”中引入的。 将Transformer想象成一个复杂的语言模型,通过将文本分...
RNN的原理在于它的循环连接,这种连接使得网络能够在处理序列数据时,考虑到之前的数据点。在每个时间步,RNN都会接收一个输入,并结合之前的记忆(也就是隐藏状态)来产生一个输出。这个隐藏状态就像是RNN的“记忆”,它能够捕捉到序列中的长期依赖关系。 RNN的主要用途在于处理序列数据,尤其是那些具有时间依赖性的数据。比...
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...
在每个时间步,RNN都会接收一个输入,并结合之前的记忆(也就是隐藏状态)来产生一个输出。这个隐藏状态就像是RNN的“记忆”,它能够捕捉到序列中的长期依赖关系。 RNN的主要用途在于处理序列数据,尤其是那些具有时间依赖性的数据。比如,我们在用语音助手时,它能够理解我们连续说的话,这就是RNN的功劳。此外,RNN在自然语...
简介:一文介绍CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 !! 前言 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...
四种主流的神经网络 FNN、CNN、RNN、Transformer 一、人工神经网络的分类 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Tr...
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。 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,可处理图像以提取有意义...
并行计算: Transformer能够高效进行并行计算,提高了训练速度。 捕捉全局依赖关系: 能够更好地捕捉到序列数据中的全局依赖关系。 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。
Transformer模型自2017年由Google的研究团队提出以来,已经成为自然语言处理(NLP)领域的主流模型。它的核心优势在于能够处理序列数据,并且摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的顺序处理方式,这使得Transformer在处理长序列数据时具有更高的并行性和更好的性能。Transformer模型的提出,不仅在机器翻译、文本生成...
深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析,今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。