(RNN, Recurrent Neural Network)(区别递归神经网络RNN,Recursive Neural Network。循环神经网络可以看做是数据以链状结构展开,而递归神经网络数据则以树状结构展开(依赖外部的拓扑结构,一般为成分句法树) ,其主要刻画数据或知识间的推理过程,然而树的构建仍是目前的难点)RNN的核心思想即是将数据按时间轴展开,每一时刻...
Transformer 对与transformer,它采用的是encoding-decoder的结构,自顶而下的设计来看 transformer基本机构,Attention Is All You Need input->transformer->output input->encoders->decoders->output input->encoder->...->encoder->decoder->...->decoder->output encoder=>self-attention->前馈网络 decoder=>self...
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 ...
Whh图是隐藏层上一时刻与下一时刻之间的权重矩阵。σ是sigmoid()的激活功能。 由于RNN迭代复用隐藏层,导致RNN可以有效的保留序列的时间信息。如图1所示,一般的神经网络结构是从输入层到隐藏层再到输出层,并且每次的输出都与之前和之后的输入无关。如图2所示,RNN将在隐藏层中循环多路复用,因此它可以有效的保存序列的...
但是在强化学习(RL)领域, Transformer 架构仍未被广泛采用,普通的 MLP 网络结构已经可以解决很多常见的...
在注意力和Transformer出现之前,有另一种有望改变现状的模型,即时间卷积网络(Temporal Convolutional Networks, TCN)。 TCN 在 2016年首次提出并在2018年规范化,它利用卷积网络对基于序列的数据进行建模。自然地,它们也是时间序列预测任务的理想方案。 扩张卷积示意图,其中过滤器大小k = 3,扩张因子d = 1, 2, 4。
Transformer 图中红框内为Encoder框架,黄框内为Decoder框架,其均是由多个Transformer Block堆叠而成的。这里的Transformer Block就代替了我们LSTM和CNN结构作为了我们的特征提取器,也是其最关键的部分。 作者采用Attention机制的原因是考虑到RNN(或者LSTM,GRU等)的计算限制为是顺序的,也就是说RNN相关算法只能从左向右依次...
2020 年 10 月,谷歌提出了Vision Transformer (ViT),可以直接利用 transformer 对图像进行分类,而不需要卷积网络。ViT 模型取得了与当前最优卷积网络相媲美的结果,但其训练所需的计算资源大大减少。 2020 年 12 月,复旦、牛津、腾讯等机构的研究者提出了 SEgmentation TRansformer(SETR),将语义分割视为序列到序列的...
例如,Google的翻译服务在2016年采用了LSTM技术,使得翻译质量大幅提升。此外,LSTM还被用于生成对抗网络(GANs)、强化学习和时间序列预测等领域,甚至在游戏AI和自动驾驶等尖端技术中也有所应用。 但是,随着技术的发展,2017年出现的Transformer模型以其并行化的自注意力机制,超越了LSTM在处理大规模数据集上的能力,开启了...
有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程?此外:Transformer统治的时代,LSTM模型...