Transformer模型通过自注意力机制,能够在不同位置对序列中的每个元素赋予不同的重要性,从而有效地捕捉长距离依赖关系。 并行计算问题:传统的RNN模型在计算时需要按照序列的顺序依次进行,无法实现并行计算,导致计算效率较低。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...
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 图像数据: 选择CNN。 序列数据: 选择RNN或Transformer,取决于序列的长度...
而Transformer在特征提取中采用了自注意力机制,避免了RNN中梯度消失和梯度爆炸问题,可以更深层次地进行特征提取,同时内存和计算资源占用也比较低。 五、鲁棒性 CNN和RNN在处理输入数据时对数据的长度和宽度有一定的限制,尤其是对于图像数据和序列数据。而Transformer采用自注意力机制,不需要对输入数据进行长度和宽度的限制...
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...
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...
3.1 Transformer 3.1.1 自注意力机制 自注意力机制(Self-Attention)是Transformer的核心组成部分,它可以计算输入序列中每个位置的关注度,从而有效地捕捉长距离依赖关系。自注意力机制可以表示为以下公式: 其中, 表示查询(Query), 表示关键字(Key), 表示值(Value)。
(1)RNN可以输入不定长序列; (2)Transformer做法跟CNN类似,用Padding填充到定长。 2、关于NLP句子中单词之间的相对位置信息 (1)RNN因为结构就是线性序列的,天然会将位置信息编码进模型; (2)CNN的卷积层其实也是保留了位置相对信息的; (3)Transformer来说,为了能够保留输入句子单词之间的相对位置信息,在输入端引入了...
CNN是一种基于卷积层的特征提取网络结构,主要用于图像处理领域。RNN是一种基于循环层的特征提取网络结构,用于自然语言处理,也用于计算机视觉。总体而言,因为使用自注意力机制(self-attention)来处理输入序列和输出序列,Transformer可以并行计算,相比之下计算效率大幅提升。
【比刷剧还爽】一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法,草履虫都能学会! 迪哥AI大讲堂- 2933 42 不愧是李宏毅大佬!堪称B站最强Transformer入门到进阶教程,从零到一讲解架构及源码三天即可快速上手! 赛博学者 4416 0 机器学习教程巅峰之作,不愧是李宏毅!入门到进阶,...
LSTM区别于RNN的地方,主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”,这个处理器作用的结构被称为cell。 一个cell当中被放置了三扇门,分别叫做输入门、遗忘门和输出门。一个信息进入LSTM的网络当中,可以根据规则来判断是否有用。只有符合算法认证的信息才会留下,不符的信息则通过遗忘门被遗忘。通过不...