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...
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 的关键组成部分是递归连接,它允许信息从一个时间步流动到下一个时间步。递归连接是神经元内部的一个连接,它能 "记住 "上一个时间步的信息。 RNN 可分为三个主要部分:输入层、递归层和输出层。 ● 输入层:输入层接收每个时刻的输入信息,例如序列中的一个单词。 ● 递归层:递归层处理来自输入层的信息,利...
编码器可以是循环神经网络 (RNN) 或 transformer,具体取决于具体任务和实现。 解码器:解码器获取编码器生成的上下文向量,并一次生成一个元素的输出序列(目标文本)。与编码器类似,解码器通常是循环神经网络或 transformer。它通过根据先前的单词和上下文向量中包含的信息预测目标序列中的下一个单词来生成输出序列。 在...
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,可处理图像...
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,可处理图像...
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...
深度学习模型的统一表示:CNN, RNN, GNN 和 Transformer RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 ...
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...
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。 网络结构 卷积层:用来提取图像的局部特征。