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:Tran...
Transformer结构具有更强的并行计算能力,适合处理大规模数据集,而LSTM结构则具有更好的序列信息保留能力,适合处理时序数据。这两种结构在处理自然语言时各有优劣,需要根据具体任务进行选择。 训练数据文心一言的训练数据主要是来自于互联网上的大量文本,而ChatGPT的训练数据则更加广泛,包括维基百科、网页文本、社交媒体数据...
Transformer和LSTM的最大区别,就是LSTM的训练是迭代的、串行的,必须要等当前字处理完,才可以处理下一个字。而Transformer的训练是并行的,即所有字是同时训练的,这样就大大增加了计算效率。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(Self Attention Mechanism)和全连接层进行计...
1.transformer抛弃了传统的CNN和RNN,整个网络结构完全是由attention机制组成,前后没有“时序”,可以实现并行计算,更高效;而LSTM是传统的RNN改进结构,有时序的概念,不能并行计算。 2.LSTM引入三个控制门,拥有了长期记忆,更好的解决了RNN的梯度消失和梯度爆炸问题,而transformer依然存在顶层梯度消失问题。 3.LSTM的输入...
Transformer则源自Google NLP团队在2017年发表的论文——Attention is all you need。 对于我们生产生活的真实世界来讲,时间是绝对的不可逆量。大部分数据都是沿时间轴观测到的,并且不能改变前后顺序,这类数据就是时序数据(SequentialData)。大到人类历史的演化、中到一个国家的兴衰历程、小到一个人的富贵穷途,都没...
4. Transformer中的残差和normalization结构 Transformer中采用后置的add & norm来实现如下图所示的残差与...
跟着学就对了!卷积、循环、生成、图、Transformer、LSTM六大神经网络,迪哥一次带你吃透原理与实战!共计79条视频,包括:一、CNN卷积神经网络:1-卷积神经网络应用领域、人工智能学习路线图、2-卷积的作用等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络!丨零基础篇共计97条视频,包括:1.1.1.机器学习和深度学习的区别、2.2.2.深度学习介绍、3.3.3.02_深度学习介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1.收敛轮次，相同任务，transformer比lstm收敛快了将近十倍 2.并行效率，lstm有时间布步依赖，导致gpu...