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。
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:...
卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer是三种经典的深度学习模型,本文将深入比较它们的优缺点,并为读者提供在不同场景下的选择建议。 第一部分:卷积神经网络(CNN) 1.1 CNN简介 卷积神经网络主要应用于图像识别任务,通过卷积层和池化层提取图像的空间特征。 1.2 CNN的优缺点 1.2.1 优点: 对空间特征的...
近期研究揭示了不同架构选择之间的深层联系,包括Transformer、RNN、SSM和matrix mixers，这一发现具有重要意义,因为它为不同架构间的思想迁移提供了可能。本文将深入探讨Transformer、RNN和Mamba 2,通过详细的代数分析来理解以下几点: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(...
Transformer是一种基于注意力机制的模型架构,能够更好地处理长距离依赖关系。Transformer由编码器和解码器组成,每个编码器和解码器包含多个自注意力层和前馈神经网络层。 Transformer的优点 捕捉长距离依赖:通过自注意力机制,能够有效捕捉长距离依赖关系。 并行计算:没有RNN的顺序计算限制,能够并行处理序列数据。
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...
从早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、Transformer再到当下火热的Mamba(放在下一节),每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyTorch中的实现,由于我只是门外汉(想扩展一下知识面),如果有理解不到位的地方欢迎评论指正～。
RNN有一个循环机制,允许它们将信息从上一步传递到下一步。我们可以“展开”这个可视化,使它更明确。 在生成输出时,RNN只需要考虑之前的隐藏状态和当前的输入。这样不会重新计算以前的隐藏状态,这正Transformer没有的。 这种流程可以让RNN进行快速推理,因为的时间与序列长度线性扩展!并且可以有无限的上下文长度(理论上...
RNN有一个循环机制,允许它们将信息从上一步传递到下一步。我们可以“展开”这个可视化,使它更明确。 在生成输出时,RNN只需要考虑之前的隐藏状态和当前的输入。这样不会重新计算以前的隐藏状态,这正Transformer没有的。 这种流程可以让RNN进行快速推理,因为的时间与序列长度线性扩展!并且可以有无限的上下文长度(理论上...
RNN有一个循环机制,允许它们将信息从上一步传递到下一步。我们可以“展开”这个可视化,使它更明确。 在生成输出时,RNN只需要考虑之前的隐藏状态和当前的输入。这样不会重新计算以前的隐藏状态,这正Transformer没有的。 这种流程可以让RNN进行快速推理,因为的时间与序列长度线性扩展!并且可以有无限的上下文长度(理论上...