LSTM相比一般RNN的优势 LSTM只能避免RNN的梯度消失(gradient vanishing),但是不能对抗梯度爆炸问题(Exploding Gradient)。 梯度膨胀(gradient explosion)不是个严重的问题,一般靠裁剪后的优化算法即可解决,比如gradient clipping(如果梯度的范数大于某个给定值,将梯度同比收缩)。 梯度剪裁的方法一般有两种: 1.一种是当...
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型,相较于 RNN 和 LSTM,它具有以下优势: 1. **并行计算**:RNN 和 LSTM 需要顺序处理序列数据,因此很难进行并行计算。而 Transformer 的自注意力机制允许同时处理整个序列,从而可以充分利用 GPU 的并行计算能力,大大提高模型训练和推理的速度。 2. **长距离依赖*...
Transformer相比RNN的优势: | 1、Transformer良好并行性,RNN当前时刻输入需要先计算上一时刻的输出(权重共享);2、RNN容易梯度弥散,长时间依赖性差;梯度弥散主要原因为: a-(当前时刻输入依赖于上一时刻输入,梯度更新需要计算当前时刻记忆输出对上一时刻记忆输出的偏导,因为为tanh函数,偏导<=1,递归形式求导使得梯度弥散...
A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题 B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低,缓解过拟合 C、只要参数设置合理,深度学习的效果至少应优于随机算法 D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 ...
下列关于深度学习说法错误的是()。 A. LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题 B. CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低,缓解过拟合 C. 只要参数设置合理,深度学习的效果至少应优于随机算法 D. 随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题 ...
简介:Transformer相比RNN和LSTM有哪些优势? Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,相较于 RNN 和 LSTM,它具有以下优势: 1. **并行计算**:RNN 和 LSTM 需要顺序处理序列数据,因此很难进行并行计算。而 Transformer 的自注意力机制允许同时处理整个序列,从而可以充分利用 GPU 的并行计算能力,大大提高模型...