GRU是另一种对RNN进行优化的结构。它在保持LSTM效果的同时,简化了模型结构,使得训练过程更为高效。 5. 生成对抗网络(GAN) GAN由生成器和判别器两部分组成,它能够生成极为逼真的图像、语音等数据。这使得GAN在数据增强、艺术创作等领域具有广泛的应用前景。
与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入序列,使得模型可以并行化处理序列中的信息。该模型在机器翻译、文本生成、语音识别等NLP任务中取得了非常好的效果,并且在计算效率上优于传统的序列模型,例如LSTM和GRU等。Transformer由编码器和解码器两部分组成,其中编码器用于将输入序列映射到...