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: RNN:没有内置的注意力机制,但可以通过外加注意力机制来改进。 Transformer:核心基于多头自注意力机制,更直观和高效地处理序列中的依赖关系。 位置编码:...
Transformer详解(一):从RNN到Attention机制 ,将讲解attention机制的各个细节。最后一部分,将介绍transformer模型的具体结构。1.基本RNN结构对于自然语言处理中的问题,相比较传统的词袋模型和普通的前馈神经网络结构,RNN结构可以更好的考虑到句子中词的先后顺序所带来的不同影响。RNN的基本结构如下图所示。 整个RNN分成3个...
并行计算: Transformer能够高效进行并行计算,提高了训练速度。 捕捉全局依赖关系: 能够更好地捕捉到序列数据中的全局依赖关系。 3.2.2 缺点: 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...
而在BERT中发挥重要作用的结构就是Transformer,之后又相继出现XLNET、roBERT等模型击败了BERT,但是他们的核心没有变,仍然是Transformer。 与传统CNN和RNN相比,Transformer计算效率更高 Transformer是一种基于注意力机制的序列模型,与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer仅使用自注意力机制(self-atte...
Transformer和RNN(循环神经网络)的区别主要在于它们的网络结构和工作原理。以下是它们之间的主要差异: 基本结构:RNN的基本单元是循环单元,它会在处理序列中的每个元素时保留一些信息,从而能够处理变长序列。RNN通常用于文本生成和机器翻译等任务。相反,Transformer不使用循环单元。它使用了一种叫做自注意力机制的东西,可以...
4.2 计算资源和效率 计算资源充足: Transformer可能是更好的选择,尤其是对于长序列数据。 计算资源有限: CNN或RNN可能更适合,取决于任务类型。 结论 在选择深度学习模型时,需要根据任务的特性、数据类型和计算资源等多方面因素进行综合考虑。CNN、RNN和Transformer各有优缺点,选择适合自己任务需求的模型将有助于提高模型...
一、RNN vs. Transformer 在时间序列预测中的适用性和性能比较 1. 要解决的问题 咱们通过虚拟的时间序列预测任务,比较RNN和Transformer在预测精度、训练时间以及长短期依赖捕捉能力等方面的表现。我们将使用虚拟生成的时间序列数据集,进行序列建模,分别应用RNN和Transformer模型,最后通过绘图和性能指标来进行详细比较。
引言 在自然语言处理(NLP)领域,理解和应用各种模型架构是必不可少的。本文将介绍几种常见的深度学习模型架构:RNN(循环神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、TextCNN(文本卷积神经网络)和Transformer,并通…
RNN 和 Transformer 复杂度比较 这里假设BatchSize为 1,就是单样本的情况。 原始RNN 块: (1)单步计算 H,包含两个矩阵向量乘法,和一个激活,复杂度HidSize² (2)一共有SeqLen步,所以整体复杂度SeqLen * HidSize² LSTM 块: (1)单步计算 F I C_hat O,包含八个矩阵向量乘法,和四个激活:HidSize²...
Transformer在某些情况下可以视为RNN(第2节) 状态空间模型可能隐藏在自注意力机制的掩码中(第4节) Mamba在特定条件下可以重写为掩码自注意力(第5节) 这些联系不仅有趣,还可能对未来的模型设计产生深远影响。 LLM中的掩码自注意力机制 首先,让我们回顾一下经典的...