循环神经网络(RNN) 1. 序列 和通常的vanilla networks以及卷积神经网络不同(CNN),RNN模型不会要求约束输入和输出的长度,允许输入或输出一个向量序列。它的工作原理参见下图: one-to-one:vanilla networks的模式,不包含RNN模型,应用场景有:图片分类等 one-to-many:输出为序列,应用场景有:看图说话等 many-to-one:...
1. Transformer的无限多状态RNN(MSRNN)理论 在对自然语言处理(NLP)模型的发展历程进行回顾时,我们发现Transformer模型(Vaswaniet al., 2017)已经取代了循环神经网络(RNNs;Elman, 1990)成为了NLP领域的首选架构。尽管Transformer与RNN在概念上被认为有着显著的不同——Transformer能够直接访问序列中的每个标记,而RNN则通...
刚刚，一个由国人主导，总共27所大学、研究机构和公司组成的开源研究团队，联名发表重磅论文《RWKV：在Transformer的时代重新发明RNN》，受到学术界大量关注。RWKV就是论文中提出的新深度学习模型架构，以循环神经网络RNN为基础魔改而来。实际上RWKV模型的开源发布比论文要早不少，并且已经在开源社区和行业内产生不小影...
用RNN采样出来的分子分布接近于训练集的分布。 图1 不同模型从训练数据中生成的分子的惩罚LogP分数的分布 由此可见,语言模型比基于图的模型表现产生分子分布与训练分布更相近,基于图的JTVAE 和CGVAE倾向于生成高可合成性的分子。当作者观察惩罚logp超过6的区域,RNN模型都可以学习训练数据的长尾分布,而基于图的模型完全...
刚刚,一个由国人主导,总共27所大学、研究机构和公司组成的开源研究团队,联名发表重磅论文《RWKV:在Transformer的时代重新发明RNN》,受到学术界大量关注。 RWKV就是论文中提出的新深度学习模型架构,以循环神经网络RNN为基础魔改而来。 实际上RWKV模型的开源发布比论文要早不少,并且已经在开源社区和行业内产生不小影响...
RNN是神经网络的一种,类似的还有深度神经网络DNN,卷积神经网络CNN,生成对抗网络GAN等等。RNN对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息(理解上下文),利用了RNN的这种能力,使深度学习模型在解决语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等NLP领域的问题时有所突破。
简介:本文深入解读了从RNN、CNN到大模型的发展历程,分析了这些模型的技术特性、应用场景及未来趋势,为读者提供一份全面的技术指南。 随着深度学习领域的迅猛发展,各种神经网络模型层出不穷,其中RNN、CNN和大模型无疑是最具代表性的几种。本文将从论文解读的角度,对这些模型进行深入的探讨和全面的分析,帮助读者更好地...
【论文笔记】图像分割和图像配准联合学习模型——DeepAtlas 本文是论文《DeepAtlas: Joint Semi-Supervised Learning of Image Registration and Segmentation》的阅读笔记。 文章第一个提出了一个图像配准和图像分割联合学习的网络模型 DeepAtlas,该模型实现了弱监督的图像配准和半监督的图像分割。在图像配准时使用图像的分割...
【论文:卷积RNN——序列数据特征提取增强模型】《Convolutional RNN: an Enhanced Model for Extracting Features from Sequential Data》G Keren, B Schuller [University of Passau] (2016) http://t.cn/RGX4uz4 ...
RNN的困境与卷积的局限 在Transformer提出之前,序列建模(如机器翻译)主要依赖循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)。尽管RNN通过隐藏状态传递信息,但其顺序计算特性(图1左)导致训练无法并行化,且长距离依赖容易因梯度消失而失效。而CNN虽支持并行计算,但感受野扩展需多层堆叠(如空洞卷积),对远距离关系的捕捉效率低下...