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 ...
编码器可以是递归神经网络RNN,也可以是Transformer,具体取决于具体任务和实现方式。 解码器:解码器采用编码器生成的上下文向量,逐个元素生成输出序列(目标文本)。解码器通常是一个递归神经网络或Transformer,与编码器类似。它根据前面的单词和上下文向量中包含的信息预测目标序列中的下一个单词,从而依次生成输出序列。 在训...
因此，RNN和Transformer的主要区别在于序列处理的方式和性能。RNN通过循环来处理序列，但在处理长序列时可能存在梯度消失或爆炸的问题；而Transformer使用自注意力机制来处理序列，可以更高效地处理长序列，且不会出现梯度消失或爆炸的问题。由于Transformer在处理序列时更为高效，因此在自然语言处理领域中已经成为主流的模型架...
32k上下文，TTT-Linear和TTT-MLP的表现都优于曼巴，类似于Pile 8k的观察。即使是带有Transformer骨干的TTT-MLP（T）表现也略好于曼巴。1.3B参数尺度上，TTT-MLP（T）仅比TTT-MLP（M）稍差，Transformer骨干可能更适合论文评估范围之外的更大模型和更长的上下文。在A100上测试速度，TTT-Linear在预填充阶段比Mamba稍...
Transformer:通过自注意力机制并行处理整个序列,从而大大提高了计算速度。 长程依赖关系: RNN:由于梯度消失或梯度爆炸问题,处理长序列时性能表现不佳。 Transformer:通过自注意力机制能够直接捕捉序列中任意位置的依赖关系,解决了长程依赖问题。 注意力机制:
Transformer架构 2.1 嵌入 2.1.1 输入嵌入 2.2 编码器 2.2.1 多头自注意力 2.2.2 归一化和残差连接 2.2.3 前馈神经网络 2.2.4 编码器的输出 2.3 解码器 2.3.1 输出嵌入 2.3.2 位置编码 2.3.3 解码器层堆栈 2.3.4 用于生成输出概率的线性分类器和Softmax ...
循环神经网络(RNN)和Transformer是两种用于处理序列数据的深度学习模型,它们在架构、工作原理和应用场景上存在显著差异。以下是对这两种模型的详细比较: 一、基本架构 RNN RNN是一种递归神经网络,它通过隐藏状态在时间步之间传递信息,从而能够捕捉序列中的时间依赖性。 RNN的输入是一个序列数据,每个时间步都有一个对应...
BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，其最大的创新在于引入了双向Transformer编码器。这一设计使得模型能够综合考虑输入序列的前后上下文信息，极大地提升了语言理解的准确性。通过在海量文本数据上进行预训练，BERT成功地捕捉并学习了丰富的语言知识。随后，只需针对特定任务进行微调，如文本分类、情感分析等，便可...
计算成本较高: 相比于CNN和RNN,Transformer的计算成本较高。 对序列长度敏感: 随着序列长度增加,模型的计算量也会增加。 3.3 Transformer的适用场景 适用于处理长序列数据,如机器翻译、文本生成等任务。 第四部分:如何选择? 4.1 数据类型和任务 图像数据: 选择CNN。
三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer# 简介# 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较》(写的非常好,学NLP必看博文),这...