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...
（4）特征提取的物理含义不是十分明确，导致可解释性一般。Transformer优点 （1）突破了RNN模型不能并行...
在本文中,我们总共提出了 9 大类,50 多种的数据依赖函数,部分依赖函数的表示和基本信息都总结在了上面的列表中。 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...
Transformer原始用于机器翻译,通过自注意力机制实现序列数据的全局关系学习。 优点:比传统RNN学习长期依赖更有效,在NLP领域表现优异,如BERT、GPT系列等。 Transformer是近年来引起巨大关注的模型,在自然语言处理和机器翻译等领域取得了突破性的成果。它引入了自注意力机制,能够更好地处理序列数据中的长距离依赖关系。Transfo...
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...
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...
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 ...
短期来看,CNN和transformer应该还会携手同行。最新的论文Rethinking Transformer-based Set Prediction for Object Detection,还是把现有的CNN检测模型和transformer思想结合在一起实现了比DETR更好的效果(训练收敛速度也更快): (4)这我想到了神经网络的本质:一个复杂的非线性系统来拟合你的问题。无论是CNN,RNN或者transfor...
1.都有参数共享。在MLP中,是没有参数共享的,每两个神经元之间都只有一个参数。CNN通过卷积核实现参数共享;tf通过KQV实现参数共享。通过参数共享,它们理论上可以对任意长度的输入进行处理 2.都是基于相似性。CNN假设一个像素值和周围像素值的关系更密切,attention也是为最相似的元素给予更高的权重。(相应不同点见2...
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。