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...
深度Transformer的收敛性:深度LSTM能够支持多达24层的深度Transformer的收敛,且12层使用深度LSTM的Transformer性能已与24层普通Transformer相当,表明了更高效的每层参数使用。 计算效率:尽管深度LSTM Transformer有更多的非线性操作,但实验表明,它比标准Transformer更高效,因为需要更少的层数来实现相当的性能,并且在多语言NMT任...
Multi-Channel Multi-Step Spectrum Prediction Using Transformer and Stacked Bi-LSTM 创新点: 提出了一种新的多通道多步频谱预测方法:论文提出了一种新的方法,结合了Transformer和堆叠双向长短期记忆网络(Bi-LSTM),称为TSB(Transformer and Stacked Bi-LSTM)。 结合多头注意力机制和堆叠双向LSTM:TSB模型使用多头注意...
上图为 Transformer Encoder Block结构图,注意:下面的内容标题编号分别对应着图中 1,2,3,4 个方框的序号。 1. Positional Encoding 由于Transformer模型没有循环神经网络的迭代操作(简单说就是RNN中一句话都是从前往后迭代按时间序列顺序输入的),所以我们必须提供每个字的位置信息给 Transformer,这样它才能识别出语言中...
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。
Advanced hybrid LSTM‑transformer architecture for real‑time multi‑task prediction in engineering systems 方法:论文提出了一种新颖的LSTM-Transformer混合架构,专门用于多任务实时预测。该模型结合了LSTM和Transformer架构的核心优势,通过在线学习和知识蒸馏技术,动态适应可变的操作条件并持续吸收新的现场数据。
输入序列首先通过LSTM模块处理以捕捉长期依赖,然后与原始输入融合,作为Transformer模块的输入。 💡 工作原理:LSTM模块顺序处理输入,捕捉长期依赖;Transformer模块则利用多头注意力机制和位置编码对融合后的输入进行全面关注和处理。 🌟 优势:这种结合能够在处理长短序列时表现更佳,具有更强的泛化能力和鲁棒性,同时训练...
来自DeepMind 的研究者提出了用于强化学习的 CoBERL 智能体,它结合了新的对比损失以及混合 LSTM-transformer 架构,可以提高处理数据效率。实验表明,CoBERL 在整个 Atari 套件、一组控制任务和具有挑战性的 3D 环境中可以不断提高性能。 近些年,多智能体强化学习取得了突破性进展,例如 DeepMind 开发的AlphaStar在星际争霸...
最近，DeepMind 的研究者提出了 CoBERL（Contrastive BERT for RL）智能体，它结合了新的对比损失和混合 LSTM-transformer 架构，以提高处理数据效率。CoBERL 使得从更广泛领域使用像素级信息进行高效、稳健学习成为可能。具体地，研究者使用双向掩码预测，并且结合最近的对比方法泛化，来学习 RL 中 transformer 更好的...
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。