Transformer是一种基于注意力机制的模型,适用于处理序列数据,同时能够并行计算。 3.2 Transformer的优缺点 3.2.1 优点: 并行计算: Transformer能够高效进行并行计算,提高了训练速度。 捕捉全局依赖关系: 能够更好地捕捉到序列数据中的全局依赖关系。 3.2.2 缺点: 计算成本较高: 相比于CNN和RNN,Transformer的计算成本较...
RNN可以通过循环层提取出具有时序特征的特征表示,例如序列中的依赖关系和上下文信息,这些特征表示可以用于文本分类、语音识别、音乐生成等任务。Transformer可以通过多头注意力机制提取出具有上下文关联性的特征表示,例如文本中的关键词和语义信息,这些特征表示可以用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务。 三、训练效率 CNN在...
Transformer缺点: (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...
并行计算: Transformer能够高效进行并行计算,提高了训练速度。 捕捉全局依赖关系: 能够更好地捕捉到序列数据中的全局依赖关系。 3.2.2 缺点: 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...
随着深度学习技术的发展,许多模型已经取代了传统的机器学习方法,成为了自然语言处理领域的主流。在本文中,我们将讨论三种常见的自然语言处理模型:Transformer、CNN和RNN。我们将从背景、核心概念、算法原理、代码实例和未来发展趋势等方面进行全面的探讨。 2.核心概念与联系...
(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...
可以看到,Transformer以及CNN、RNN是不同的深度学习模型,Transformer是一种基于自注意力机制的特征提取网络结构,主要用于自然语言处理领域。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-atte...
Transformer >> RNN == CNN 5.6 并行计算能力及运行效率 transformer实际的计算复杂度是self-attention+全连接。self-attention是n平方d,全连接是d平方n。RNN是d平方n,CNN是kd平方*n,k是kernel size。 从复杂度上来说,单个Transformer Block计算量大于单层RNN和CNN。
Transformer 1、关于NLP中输⼊不定长的问题 (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,...
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。