如上图所示,LSTM靠一些"门"的结构让信息有选择地影响循环神经网络中每个时刻的状态. 所谓"门"的结构就是一个使用sigmoid神经网络和一个按位做乘法的操作,这两个操作合在一起就是一个"门"的结构. 之所以该结构叫"门"是唯一能使用sigmoid作为激活函数的全连接层神经网络层会输出一个0到1之间的数值,描述当前输入...
1.继承关系:LSTM是在RNN的基础上发展起来的,保留了RNN处理序列数据的核心思想,即能够处理具有时间序列特性的输入数据,并利用先前的信息来辅助当前的预测或决策。 2.结构相似性:和传统的RNN一样,LSTM也具有循环的结构,能够在序列的每个时间步上接收输入,并基于前一时间步的隐藏状态来更新当前时间步的隐藏状态。这种循...
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 发布于 202...