在CNN中,”感受野“指的是特征图上的一个像素点能够映射的输入图像的像素区域,如图8所示。LeCun在手写字符识别中发明并使用了CNN,并提出了LeNet-5的网络模型,如图9所示。 图8 卷积神经网络感受野 图9 LeNet-5网络模型 与全连接神经网络不同,卷积神经网络有两个特点,局部连接和权值共享。 局部连接即层与层之间,一个神经元不与另一层的所有
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 ...
如果说GRU与LSTM是在RNN的基础上进行的改良模型,那transformer模型则彻底抛弃了 “隐藏状态” 这种逐层传递的机制,而是引入了位置编码来感知上下文,因此transformer模型拥有了并行计算的能力;同时transformer引入残差网络和注意力机制来分别解决梯度消失和权重分配的问题。 对于transformer模型,我将以总分的形式进行介绍,先展示...
在一个实际案例中,研究人员提出了一种结合双向长短期记忆(BiLSTM)-Transformer 和二维卷积神经网络(2D CNN)的情感识别模型架构。BiLSTM-Transformer 用于处理音频特征以捕捉语音模式的序列,2D CNN 则用于处理梅尔频谱图以捕捉音频的空间细节。例如,该模型在 Emo-DB 和 RAVDESS 两个主要的语音情感识别数据库上分别达到...
Transformer 本质上是一个 Encoder-Decoder 架构。因此中间部分的 Transformer 可以分为两个部分:编码组件和解码组件。如图 1-1-2 所示: 图1-1-2 Transformer的编码器-解码器架构模式 其中,编码组件由多层编码器(Encoder)组成(在论文中作者使用了 6 层编码器,在实际使用过程中可以尝试其他层数)。解码组件也是由相...
上面两张图显示了两个最先进的模型。它们分别描述了 Google 的 Temporal Fusion Transformer 和 Amazon 的 DeepAR 的架构。从图中看到什么有趣的事情了吗?这些模型有很多有趣的地方,但与本文主题有关的最重要的一点是: 两种模型都使用 LSTM! DeepAR 是一种复杂的时间序列模型,它结合了自回归和深度学习的特征。图...
2025最火的两大时序预测模型:LSTM+Transformer,同济大佬保姆式教学算法原理及代码实现,绝对的通俗易懂!共计12条视频,包括:1.Informer时间序列预测(上)、2.Informer时间序列预测(下)、学习路线图介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
强推!从入门到精通CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气全部学完!比刷剧还爽! 搞AI算法的南风 3703 24 2:28:54 基于卷积神经网络的图像识别分类 数据增强实例 计算机视觉必备初级项目! 小北AI丶 834 31 2:50:58 这才是研究生该看的 一分钟搞懂CNN 卷积神经网络! 唐宇...
深度学习(神经网络) 深度学习的出现颠覆了NLP领域。随着基于LSTM和Transformer的语言模型的发明,解决方案通常包括向模型抛出一些高质量的数据,并对其进行训练以预测下一个单词。 从本质上讲,这就是GPT模型正在做的事情。GPT模型总是被不断训练来预测给定句子前缀的下一个单词(标记)。