一、前言在自然语言处理(NLP)领域,模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从 早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、Transformer再到当下火热的Mamba(放在下一节),每一种架构都带来了不…
它的设计克服了RNN和LSTM在处理长序列数据时的局限性,如梯度消失或梯度爆炸问题,并大大提高了模型处理序列数据的能力和效率。通过这篇文章,我们将深入探讨Transformer模型的关键组件、工作原理以及它为何能成为当今NLP任务的首选模型。 本篇文章旨在为读者提供一个全面而深入的Transformer模型剖析,无论是对于初学者还是有...
Transformer模型体系结构(machine_learning_model)是ChatGPT等系统的核心。然而,对于学习英语语义的更受限制的应用场景,我们可以使用更便宜的运行模型架构,例如LSTM(长短期记忆)模型。 LSTM模型 接下来,让我们构建一个简单的LSTM模型,并训练它来预测给定标记(token)前缀的下一个标记。现在,你可能会问什么是标记。 符号...
它的设计克服了RNN和LSTM在处理长序列数据时的局限性,如梯度消失或梯度爆炸问题,并大大提高了模型处理序列数据的能力和效率。通过这篇文章,我们将深入探讨Transformer模型的关键组件、工作原理以及它为何能成为当今NLP任务的首选模型。 本篇文章旨在为读者提供一个全面而深入的Transformer模型剖析,无论是对于初学者还是有...
研究团队通过对基于XLSTM和Transformer架构的两款模型进行150亿个Token的训练和测试,结果显示,XLSTM表现更为出色,特别是在“语言能力”方面表现尤为突出。因此,研究人员预测,未来XLSTM有可能与Transformer展开竞争。
但是我实际测试效果并不好,直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构,称为Block Recurrent Transformer [2]。从名字中就能看到,这是一个新型的Transformer模型,它利用了lstm的递归机制,在长期序列的建模任务中实现了显著改进。在介绍它之前,让我们简要讨论与LSTMS相比,Transformer的优势和...
xLSTM的架构通过将这些新变体(sLSTM、mLSTM)集成到残差块模块中,形成了xLSTM块,然后将这些块以残差堆叠的方式构建成完整的xLSTM架构。这种架构不仅提高了性能,还在规模化方面与现有的Transformer和状态空间模型相比具有优势。 实验结果 下表在Long Range Arena基准上的实验结果,旨在评估了模型处理长序列的能力。可以发...
1. 残差sLSTM模块(Post Up-projection): 输入--> sLSTM --> 门控MLP --> 残差连接 --> 输出 残差sLSTM模块如上图左侧所示,输入先经过sLSTM提取特征,再通过一个门控的前馈网络提高表达能力,最后与输入相加构成残差连接,这一设计类似于Transformer。
在NLP领域,模型架构的演进推动了技术进步。本文将深入探讨RNN、LSTM、TextCNN和Transformer,以及它们在PyTorch中的实现,旨在帮助理解这些经典架构及其应用。首先,让我们聚焦于这些模型的特点和问题。RNN和LSTMRNN,尤其是LSTM,是序列处理的基石。RNN通过循环连接保留历史信息,但长距离依赖可能导致信息衰减和...
transformer模型中的enconder中的前馈神经网络有什么用 前馈神经网络和lstm,目录一、RNN二、LSTM一、RNN递归神经网络(RNN)被提出用来处理80年代的输入序列时间信息。1993年,神经历史压缩器系统解决了“非常深度学习”任务,该任务需要及时展开RNN中的1000多个后续层。如图