总结比较 MLP:最简单的前馈网络,不处理序列数据。 CNN:通过局部感受野和参数共享,擅长处理图像。 RNN:擅长处理序列数据,但难以捕捉长序列中的依赖关系。 Transformer:利用自注意力机制高效处理序列数据,解决了RNN的长距离依赖 问题,适用于需要复杂关系理解的任务。发布...
3. RNN 3.1 Standard 3.2 LSTM 4. Transformer 4.1 Standard 4.2 BERT 4.3 GPT 4.4 ViT 5. Others 5.1 GNN 5.2 GAN 1. MLP MLP:Multi Layer Perseption:多层感知器。主要用在神经网络中。 参考: ● 神经网络1:多层感知器-MLP 1.1 Standard 2. CNN CNN:Convolutional Neural Network:卷积神经网络。主要用在...
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）、Transformer、和多层感知器（MLP）是三种非常重要的架构，各自具有...
缺创新点的速看!用深度学习做时间序列预测4大创新方向——MLP、Transformer、CNN、RNN,20个创新SOTA!2024下半年轻松拿捏顶会顶刊创新点科研论文陈队长 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多4353 14 2:08 App 2024最新论文!CNN-LSTM-Attention 创新融合! 高分学术前沿新思路、新热点! 3641 27 1:44 ...
我居然半天就学会了八大深度神经网络:CNN、RNN、GAN、LSTM、DQN、GNN、MLP、transformer算法原理及项目实战!时间序列预测、图像识别共计165条视频,包括:神经网络、【可调至第三集】人工智能零基础到就业学习路线、第一章:深度学习必备基础知识点1-深度学习要解决的问题
这可能是我目前见过最全的CNN、RNN、GAN、LSTM、DQN、GNN、MLP、Transformer八大深度神经网络教程!比刷剧还爽!时间序列预测共计155条视频,包括:神经网络、第一章:深度学习必备基础知识点1-深度学习要解决的问题、2-深度学习应用领域等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号
本文讨论了Transformer模型应用在计算机视觉领域中和CNN的比较。 在认识Transformers之前,思考一下,为什么已经有了MLP、CNN、RNN,研究者还会对Transformers产生研究的兴趣。 Transformers起初是用于语言翻译。相比于循环神经网络(比如LSTM),Transforme...
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 ...
由于我们是在频域下利用MLP进行序列编码,我们的时间复杂度低于Transformer结构但是却有着相同的感受野。在8个数据集上的大量实验证明了我们的纯MLP模型可以超越基于RNN,CNN,GNN和Transformer的模型。 一. 研究背景与动机 1. 序列化推荐 在现实世界中,用户的前后行为都存在强烈的关联性与因果性,将用户过去的这一系列...
并不是CNN就没有优势了。CNN可以学习平移不变性,尺寸不变性,扭曲不变性;常规transformer不具备,所以很多transformer的改进就是围绕这这个性质。 一. Transformer 提出问题:RNN:(1)并行化难。上一步的输出是下一步的输入,这种固有的顺序性质影响了训练的并行化。(2)长程依赖问题。