从综合特征抽取能力角度衡量,Transformer显著强于RNN和CNN,而RNN和CNN的表现差不太多。 并行计算能力:对于并行计算能力,上文很多地方都提到过,并行计算是RNN的严重缺陷,而Transformer和CNN差不多。 espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验 espnet所有的例子中语言模均默认是LSTM,这里我以aishell为例,epoch设置为20,...
1.Transformer和LSTM的最大区别 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的训练是并行了, 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来进行...
可以看的到 Transformer 是比 RNN 有明显差距的。虽然读了这个 RECL 的定义感觉作者有强行定超参拉开两者差距之嫌，但毫无疑问的是 Transformer 确实是最糟糕的，只是不一定有数字上好几倍这么夸张。但是，题目叙述中有一个误解，我们可以说 Transformer 建立长程依赖的能力差，但这不是 Self-Attention ...
我自己实现了效果不错虽然也没比lstm更好到哪里去。（更新一下，还是可以更好的，如果tune的话）...
espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验 espnet所有的例子中语言模均默认是LSTM,这里我以aishell为例,epoch设置为20,batchsize=64。 LSTM结构配置: LSTM结果: 将语言模型换为transformer。transformer结构配置: transformer结果: 实验结论: transformer语言模型的loss确实比lstm要小,但由于语言模型序列信息是非常重要的...
espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验 espnet所有的例子中语言模均默认是LSTM,这里我以aishell为例,epoch设置为20,batchsize=64。 LSTM结构配置: LSTM结果: 将语言模型换为transformer。transformer结构配置: transformer结果: 实验结论: transformer语言模型的loss确实比lstm要小,但由于语言模型序列信息是非常重要的...
可以看的到 Transformer 是比 RNN 有明显差距的。虽然读了这个 RECL 的定义感觉作者有强行定超参拉开两者差距之嫌,但毫无疑问的是 Transformer 确实是最糟糕的,只是不一定有数字上好几倍这么夸张。 但是,题目叙述中有一个误解,我们可以说 Transformer 建立长程依赖的能力差,但这不是 Self-Attention 的锅。
可以看的到 Transformer 是比 RNN 有明显差距的。虽然读了这个 RECL 的定义感觉作者有强行定超参拉开两者差距之嫌,但毫无疑问的是 Transformer 确实是最糟糕的,只是不一定有数字上好几倍这么夸张。 但是,题目叙述中有一个误解,我们可以说 Transforme...
可以看的到 Transformer 是比 RNN 有明显差距的。虽然读了这个 RECL 的定义感觉作者有强行定超参拉开两者差距之嫌,但毫无疑问的是 Transformer 确实是最糟糕的,只是不一定有数字上好几倍这么夸张。 但是,题目叙述中有一个误解,我们可以说 Transformer 建立长程依赖的能力差,但这不是 Self-Attention 的锅。
//github.com/ruotianluo/Transformer_Captioning，我自己实现了效果不错虽然也没比lstm更好到哪里去。（...