理论上 Self-Attention (Transformer 50 个左右的单词效果最好)解决了 RNN 模型的长序列依赖问题,但是由于文本长度增加时,训练时间也将会呈指数增长,因此在处理长文本任务时可能不一定比 LSTM(200 个左右的单词效果最好) 等传统的 RNN 模型的效果好。 上述所说的,则是为何 Self Attention 逐渐替代 RNN、LSTM 被...
LSTM的优点类似于RNN,主要优点是它们可以捕获序列的长期和短期模式。因此,它们是最常用的RNN。 LSTM的缺点 由于结构更复杂,LSTM的计算成本更高,从而导致训练时间更长。 由于LSTM还使用时间反向传播算法来更新权重,因此LSTM存在反向传播的缺点,如死亡ReLu单元、梯度爆炸等。 门控循环单元(GRU) 与LSTM类似,GRU解决了简单...
在时间序列预测问题上,可能LSTM不需要做特别多的参数调整就优于HMM,自然语言处理上,BERT不需要做特别...
RNN 无法做长序列,当一段话达到 50 个字,效果很差了 LSTM LSTM 通过各种门,遗忘门,选择性的可以记忆之前的信息(200 词) Self-Attention 和 RNNs 的区别 RNNs 长序列依赖问题,无法做并行 Self-Attention 得到的新的词向量具有句法特征和语义特征(词向量的表征更完善) 句法特征 语义特征 并行计算 __EOF__...
RNN 无法做长序列,当一段话达到 50 个字,效果很差了 LSTM LSTM 通过各种门,遗忘门,选择性的可以记忆之前的信息(200 词) Self-Attention 和 RNNs 的区别 RNNs 长序列依赖问题,无法做并行 Self-Attention 得到的新的词向量具有句法特征和语义特征(词向量的表征更完善) ...