长短期记忆网络(LSTM):一种特殊的循环神经网络,通过引入内存块和门控机制来解决梯度消失问题,从而更有效地处理和记忆长期依赖信息。(RNN的优化算法) 网络结构 细胞状态(Cell state):负责保存长期依赖信息。 门控结构:每个LSTM单眼包含三个门:输入门、遗忘门和输出门。 **遗忘门(Forget Gate):**决定从细胞状态中...
Transformer模型 nn.TransformerEncoderLayer nn.TransformerEncoder 的结构 github.com/QInzhengk/Ma 公众号:数学建模与人工智能 Module & parameter 定义模型类 继承nn.Module: 模型类通常继承自 nn.Module 类。 初始化方法 init: 在这个方法中,定义模型的层(例如线性层、卷积层等)。 前向传播方法 forward: 定义数...
advanced hybrid lstm-transformer architecture for real-time multi-task prediction in engineering systems:提出了一种新颖的 lstm-transformer 混合架构用于多任务实时预测。该模型结合了 lstm 和 transformer 的核心优势,利用在线学习动态适应可变操作条件并持续吸收新数据,同时借助知识蒸馏技术将大型预训练网络的洞察力转...
这种灵活性使得LSTM在处理复杂的时间序列数据时表现出色,能够捕捉到数据中的重要模式和特征。 2.2.2 LSTM的缺点 计算复杂度高:相较于简单的RNN,LSTM的结构更复杂,包含更多的参数(如多个门和记忆单元)。这种复杂性增加了计算成本,导致训练和推理速度较慢。 难以并行化:LSTM的顺序计算特性限制了其并行化的能力。在处...
Transformer模型概述 Transformer模型是由Google的研究人员在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出的。这一模型标志着自然语言处理领域的一个重大转折点,因为它完全摒弃了之前广泛使用的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)架构,转而全面采用注意力机制(Attention Mechanism)来处理序列数据。这种独特的...
LSTM和Transformer都是用于处理序列数据的神经网络架构,但它们在以下几个方面存在区别: 1.架构: LSTM是一种循环神经网络(RNN),而Transformer是一种前馈神经网络。这意味着LSTM逐个元素地处理输入序列,并且在每个时间步更新隐藏状态。而Transformer在并行处理整个输入序列,并使用注意力机制来有选择地关注序列的不同部分。
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。
近年来transformer在深度学习领域掀起了一股腥风血雨。作为一个NLP模型，它在NLP的各个子任务比如NER，POS...
LSTM自己本身也可以作为非线性的单元构建更大型的神经网络 缺点: 1、梯度问题得到了一定的优化,但是并不是直接解决 2、在处理N程度的数据下还行,但是处理到10N程度的话就会有问题 3、当网络深度较深的时候,数据处理消耗的时间和计算量会增加 Transformer: 优点: 1、对比RNN,可以解决不能并行计算的问题 2、对比...
LSTM和Transformer都是当下主流的特征抽取结构,被应用到非常多的领域,当然每一种都各有它的优缺点。关于LSTM与Transformer结构的强弱争论,在很长一段时间可以说甚嚣尘上。 虽然绝大部分人都认为在很多场景下,transformer都优于LSTM RNN,但是依然也有很多研究者抱持不同意见。