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,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能够有效地从输入序列中抽取丰富的特征信息,为后续的任务提供更好的支持。 工作原理 Transformer工作原理 ...
LSTM-Transformer方向是近年来深度学习领域的一个重要研究方向,它结合了长短期记忆网络(LSTM)和Transformer架构的优势,以更好地处理序列数据。LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),通过引入门控机制和记忆单元,有效解决了RNN在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题,能够捕捉序列中的长期依赖关系。而Transformer则基于自注意...
Energy consumption prediction strategy for electric vehicle based on LSTM-transformer framework 方法:论文提出了一种基于LSTM-Transformer框架的电动汽车能耗预测方法,通过整合车辆参数、环境因素、驾驶风格和驾驶条件等多维度特征,利用LSTM处理时间序列数据的短期依赖性,并结合Transformer的自注意力机制捕捉长期依赖关系,从而...
最新研究表明，通过将LSTM与Transformer巧妙融合，依然能创造出Nature级别的突破性成果。LSTM擅长处理短期时序模式，但在捕捉复杂长期依赖关系时表现有限；Transformer虽然具有强大的全局建模能力，却受限于高昂的计算成本。单独使用任一种模型都存在明显缺陷，而二者的优势互补为工程系统的高效实时预测开辟了新途径。本文将为您...
3. LSTM-Transformer结合方式。 级联结合:可以先使用LSTM对输入序列进行初步处理,捕捉序列中的局部依赖关系和时间信息,然后将LSTM的输出作为Transformer的输入,利用Transformer的自注意力机制进一步处理,捕捉长距离依赖关系和全局信息。这种级联方式可以充分发挥LSTM对局部信息的处理能力和Transformer对全局信息的建模能力。 并行...
### LSTM与Transformer的区别 ### 一、引言 在自然语言处理(NLP)领域,循环神经网络(RNN)及其变种长短期记忆网络(LSTM)曾长期占据主导地位。然而,近年来,Transformer模型凭借其强大的性能和并行计算能力,逐渐成为NLP任务的首选架构。本文将详细探讨LSTM和Transformer之间的主要区别。 ### 二、LSTM概述 1. **结构特点...
方法:论文提出了一种基于Transformer和LSTM的多变量时间序列预测模型TCLN,通过结合Transformer的自注意力机制和LSTM的时间序列建模能力,同时引入多核卷积神经网络来提取空间特征,有效捕捉时间序列中的长期依赖、空间关联和时空相关性,显著提升了多变量时间序列预测的准确性。
LSTM与Transformer的结合,作为深度学习中的一项创新技术,近年来在学术界和工业界引起了广泛关注。这种混合模型巧妙地融合了LSTM在处理序列数据时的长短期记忆能力与Transformer在捕捉长距离依赖关系方面的优势,从而在文本生成、机器翻译和时间序列预测等多个领域取得了显著的性能提升。
最新xLSTM架构:怒超先进Transformer和状态空间模型(SSM) 引言 LSTM( Long Short-Term Memory)最早源于20世纪90年代,为人工智能的发展做出了重要贡献。然而,随着Transformer技术的出现,LSTM逐渐淡出了人们的视野。那么,如果将 LSTM 扩展到数十亿个参数,利用LLM技术打破LSTM的局限性,LSTM在语言建模方面还能走多远呢?
transformer和LSTM最大的区别就是LSTM的训练是迭代的,是一个接一个字的来,当前这个字过完LSTM单元,才可以进下一个字,而transformer的训练是并行的,就是所有字是全部同时训练的,这样就大大加快了计算效率,transformer使用了位置嵌入(positional encoding)来理解语言的顺序,使用自注意力机制和全连接层进行计算。 附:Tra...