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、情感分析等多个NLP任务中展现出卓越的性能,而且其变体和衍生模型如BERT、GPT等也在各种任务...
而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能够有效地从输入序列中抽取丰富的特征信息,为后续的任务提供更好的支持。 工作原理 Transformer工作原理 ...
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,通过将文本分解成更小的片段并分析它们之间的关系来处理文本。然后,该模型可以对各种查询生成连贯流畅的回复。
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、情感分析等多个NLP任务中展现出卓越的性能,而且其变体和衍生模型如BERT、GPT等也在各种任务...
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...
从语义特征提取能力:Transformer显著超过RNN和CNN,RNN和CNN两者能力差不太多。 长距离特征捕获能力:CNN极为显著地弱于RNN和Transformer,Transformer微弱优于RNN模型,但在比较远的距离上(主语谓语距离大于13),RNN微弱优于Transformer,所以综合看,可以认为Transformer和RNN在这方面能力差不太多,而CNN则显著弱于前两者。这部...
综合来看,CNN适用于处理图像数据,能够提取出空间特征,训练效率高,但对输入数据的长度和宽度有限制。RNN适用于处理序列数据,能够提取出时序特征,但训练效率低下,容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。Transformer适用于自然语言处理领域,能够提取出具有上下文关联性的特征表示,训练效率较高,能够适应不同长度的输入序列。
从综合特征抽取能力角度衡量,Transformer显著强于RNN和CNN,而RNN和CNN的表现差不太多。 并行计算能力:对于并行计算能力,上文很多地方都提到过,并行计算是RNN的严重缺陷,而Transformer和CNN差不多。
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...
卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer是三种经典的深度学习模型,本文将深入比较它们的优缺点,并为读者提供在不同场景下的选择建议。 第一部分:卷积神经网络(CNN) 1.1 CNN简介 卷积神经网络主要应用于图像识别任务,通过卷积层和池化层提取图像的空间特征。 1.2 CNN的优缺点 1.2.1 优点: 对空间特征的...