读完这本书,我终于搞懂了Transformer、BERT和GPT! 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的特征并进行推理预测。想象一下,假设我们有一张手写数字的照片,希望计算机能识别出这个数字。CNN的工作原理...
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,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。 想象...
所以能够避免显示的特征抽取，隐式地从训练数据中进行学习。另外，CNN局部权重共享的结构可以使得网络并行...
计算机视觉(CV):Transformer也逐渐在CV领域崭露头角。在图像分类任务中,Vision Transformer(ViT)及其变体通过将图像分割成小块并将其视为序列,应用Transformer架构进行处理,取得了与传统CNN相当甚至更好的效果。在目标检测、语义分割等更复杂的CV任务中,Transformer与CNN结合的模型也展现出了强大的性能,能够更好地捕捉图...
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。 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...
1. Transformer 模型结构 处理自然语言序列的模型有rnn, cnn(textcnn),但是现在介绍一种新的模型,transformer。与RNN不同的是,Transformer直接把一句话当做一个矩阵进行处理,要知道,RNN是把每一个字的Embedding Vector输入进行,隐层节点的信息传递来完成编码的工作。简而言之,Transformer直接粗暴(后面Attention也就是矩阵...
本文将从什么是CNN?什么是RNN?什么是LSTM?什么是Transformer?四个问题,简单介绍神经网络结构。 神经网络结构 一、什么是CNN 卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。 网络结构 卷积层:用来提取图像的局部特征。
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...
我们可以发现,编码器中的Transformer与解码器中的Transformer是有略微区别的,但我们通常使用的特征提取结构(包括Bert)主要是Encoder中的Transformer,那么我们这里主要理解一下Transformer在Encoder中是怎么工作的。由上图可知,单个的Transformer Block主要由两部分组成:多头注意力机制(Multi-Head Attention)和前馈神经网络(Feed...
其中CNN的优势在于参数共享,关注local信息的聚合,而Transformer的优势在于全局感受野,关注global信息的聚合。直觉上来讲global和local的信息聚合都是有用的,将global信息聚合和local信息聚合有效的结合在一起可能是设计最佳网络架构的正确方向。 如何有效的结合global和...