在NLP 领域,许多著名的大型语言模型,如 BERT 和 GPT,都采用 Transformer 架构作为其主要构建模块。与之前的构建模块,即 LSTM 和 GRU 相比,具有优势。 在CV 中,Vision Transformer (ViT) 和 Swin Transformer 后来进一步发展了这一概念,将 Transformer 体系结构与视觉组件相结合,使其能够应用于基于图像的下行系统。
P-tuning [237]提出了一种自由形式来组合上下文、提示和目标标记,可应用于自然语言理解和生成的架构。他们进一步通过双向LSTM学习软提示标记的表示。另一种代表性方法[231]称为提示微调,直接在输入中添加前缀提示。在训练期间,只有提示嵌入将根据任务特定的监督进行学习。然而,由于该方法仅在输入层包含少量可训练参数,...
该数据集更具挑战性和实用性,具有更大的布局多样性、域多样性和内容多样性。 然后,提出了设计序列形成(DSF)方法,以模拟人类设计师的设计过程重新组织布局中的元素,并提出了一种基于CNN-LSTM的条件生成对抗网络(GAN)来生成适当的布局。具体来说,鉴别器是设计序列感知的,将监督生成器的“设计”过程。 实验结果验证...
1.图像内容描述生成：LSTM可以与卷积神经网络（CNN）结合，用于生成图像的文字描述。虽然LSTM能够生成描述，但其对图像内容理解的能力有限，导致生成的描述可能不够准确或完整。2.机器阅读理解：LSTM可以用于处理机器阅读理解任务，但对于复杂的推理和逻辑推断要求较高的问题，LSTM无法完全胜任。3.语义角色标注：LSTM可以用...
作为早期的尝试,ELMo [21] 提出了通过首先预训练双向LSTM(biLSTM)网络(而不是学习固定的单词表示),然后根据特定的下游任务微调biLSTM网络,以捕获上下文感知的单词表示。此外,基于高度可并行化的Transformer架构[22]和自注意机制,BERT [23] 提出了通过在大规模未标记的语料库上使用特别设计的预训练任务预训练双向语言...
其次是长期短期记忆(LSTM)和门控递归单元(GRU)的发展,它们利用门控机制来在训练中控制记忆。这些方法能够在一个样本中处理大约200个标记(token),这与N-gram语言模型相比标志着显著的改善。 同时,在CV中,在基于深度学习方法出现之前,传统的图像生成算法使用了纹理合成(PTS)和纹理映射等技术。 这些算法基于手工设计的...
在NLP领域,许多著名的大型语言模型,如BERT和GPT,都采用Transformer架构作为其主要构建模块。与之前的构建模块,即LSTM和GRU相比,具有优势。 在CV中,Vision Transformer (ViT) 和 Swin Transformer后来进一步发展了这一概念,将Transformer体系结构与视觉组件相结合,使其能够应用于基于图像的下行系统。
在基于Transformer的编解码结构出现之前，也有基于RNN和LSTM的Seq2Seq的编解码结构网络，它在编码部分和解码部分所使用的是RNN或LSTM模块，和基于Transformer的编解码结构相比，RNN和LSTM模块在参数量和注意力机制这一块是区别最大的，Transformer由于全连接的模块设计，加上对数据集全领域的注意力施加，使得其在参数量和...
1.语言建模:LSTM可以通过学习文本序列的上下文信息,预测下一个单词或字符,从而用于语言建模任务,如自动文本生成、机器翻译等。 2.语音识别:LSTM可以处理连续的语音信号序列,并将其转化为对应的文本表示,因此在语音识别任务中表现出色。 3.命名实体识别:LSTM可以从文本中识别和标记出命名实体(如人名、地名、组织名等)...
其次是长期短期记忆(LSTM)和门控递归单元(GRU)的发展,它们利用门控机制来在训练中控制记忆。这些方法能够在一个样本中处理大约200个标记(token),这与N-gram语言模型相比标志着显著的改善。 同时,在CV中,在基于深度学习方法出现之前,传统的图像生成算法使用了纹理合成(PTS)和纹理映射等技术。