CNN和RNN在处理大规模数据时需要占用大量的内存和计算资源,尤其是在深层网络中。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...
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...
LSTM是由一系列LSTM单元(LSTM Unit)组成,相比于原始的RNN的隐藏层(hidden state), LSTM增加了一个细胞状态(cell state)或者是单元状态,他在单元的最上面那条线进行更新。 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...
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)。
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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。 02 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...
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,它的基本结构是由多个编码器和解码器组成的。编码器可以将输入序列转换为向量表示,而解码器则可以将该向量表示转换回输出序列。Transformer的最大创新之处在于引入了自注意力机制,这使得模型可以更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。Transformer在自然语言处理领域取得了很大...
(1)局部信息的获取不如RNN和CNN强; (2)位置信息编码存在问题,因为位置编码在语义空间中并不具备词向量的可线性变换,只是相当于人为设计的一种索引,所以并不能很好表征位置信息; (3)由于transformer模型实际上是由残差模块和层归一化模块组合而成,并且层归一化模块位于两个残差模块之间,导致如果层数较多时连乘计算会...