本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。 1、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。 想象...
从语义特征提取能力:Transformer显著超过RNN和CNN,RNN和CNN两者能力差不太多。 长距离特征捕获能力:CNN极为显著地弱于RNN和Transformer,Transformer微弱优于RNN模型,但在比较远的距离上(主语谓语距离大于13),RNN微弱优于Transformer,所以综合看,可以认为Transformer和RNN在这方面能力差不太多,而CNN则显著弱于前两者。这部...
而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能够有效地从输入序列中抽取丰富的特征信息,为后续的任务提供更好的支持。 工作原理 Transformer工作原理 ...
最常用的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)主要包括以下四种:前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),还有当前最流行的大模型常用的Transformer神经网络。不同模型的网络具有不同的结构和特点,适用于解决不同...
三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer# 简介# 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。 本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较》(写的非常好,学NLP必看博文),这...
是一种深度学习模型,广泛应用于图像和视频识别、自然语言处理等领域。CNN通过模仿生物视觉皮层的结构和功能来处理数据,具有强大的特征提取和分类能力。 CNN由输入层、卷积层、激活函数、池化层、归一化层、全连接层、输出层、损失函数、优化器等关键部分组成。
本文深入探讨了深度学习领域中几类重要模型的变体研究与未来演进方向,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM、GRU)、Transformer(BERT、GPT、Vision Transformer)、扩散模型、生成对抗网络(GAN)以及深度强化学习模型。 通过分析各模型的核心架构、现有变体的改进策略,揭示它们在不同应用场景中的优势与局限...
本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。 1、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了显著的发展。其中,RNN、CNN、Transformer、BERT和GPT是五种常用的深度学习模型,它们在计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了重要的突破。本文将从关键技术、处理数据、应用场景、经典案例4个维度来简要介绍这五种模型。
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...