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...
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: 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。
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LSTM是由一系列LSTM单元(LSTM Unit)组成,相比于原始的RNN的隐藏层(hidden state), LSTM增加了一个细胞状态(cell state)或者是单元状态,他在单元的最上面那条线进行更新。 LSTM区别于RNN的地方,主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”,这个处理器作用的结构被称为cell。 一个cell当中被放置...
Rnn是顺序执行的效率不高:顺序执行 Attention(注意力机制)和Self-Attention(自注意力机制)区别 一、计算对象不同 二、应用场景不同 三、功能差异 为什么出现Transformer:传统RNN的问题 解码器的输入依赖编码器的输出 编码器的输出无论输入数据有多少内容最后的输出结果都是固定长度的向量,这样当输入内容比较多的时候,...
区别:Position Embedding是学习式,Position Encoding是固定式 Transformer的结构是基于Self-Attention的,与RNN/CNN不同,不包含序列信息,但是序列信息又极其重要,为了融合序列信息,就需要位置编码了 Transformer的论文提出了两种编码方式:学习式和固定式 学习式
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LLM自注意力层的结构: ...
区别:Position Embedding是学习式,Position Encoding是固定式 Transformer的结构是基于Self-Attention的,与RNN/CNN不同,不包含序列信息,但是序列信息又极其重要,为了融合序列信息,就需要位置编码了 Transformer的论文提出了两种编码方式:学习式和固定式 学习式