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 ...
是一个两层的全连接层,第一层的激活函数为relu,第二层不使用激活函数。 初识CV:Transformer模型详解(图解最完整版) 三、自编码模型:bert到deberta等系列模型 自编码模型是通过输入序列进行上下文理解来进行预测 基于transformer架构,从2018年开始涌现出很多预训练模型。 Keep Learning:BERT模型系列大全解读 bert模型 ber...
Transformer Bert 模型结构 两个任务 Bert模型的主要特点: RNN RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义,当然这里也可以不是时间,比如文字序列,但总归序列数据有一...
Transformer，作为一种基于自注意力机制的神经网络模型，凭借其独特的架构和机制，成为了深度学习领域的璀璨明星。其精妙之处在于由多个编码器和解码器共同构建的基本结构，编码器负责将输入的序列精妙地转换为向量表示，而解码器则负责将这一向量表示巧妙地还原为输出序列。Transformer的创新之处在于引入了自注意力机制，...
RNN（循环神经网络）和Transformer是两种用于处理序列数据的常见神经网络架构，它们的主要区别在于模型的架构和处理序列数据的方式。RNN是一种经典的序列模型，它通过循环的方式将序列中的信息逐个输入到网络中，并在网络内部使用循环结构来捕捉序列中的时间依赖关系。RNN的输出通常是与序列长度相关的固定大小的向量，可以...
四种主流的神经网络 FNN、CNN、RNN、Transformer 一、人工神经网络的分类 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Tr...
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。
新架构，再次向Transformer发起挑战！核心思想：将RNN中的隐藏状态换成可学习的模型。甚至在测试时都可以学习，所以该方法称为TTT（Test-Time Training）。共同一作UC伯克利的Karen Dalal表示：我相信这将从根本上改变语言模型。一个TTT层拥有比RNN表达能力更强的隐藏状态，可以直接取代Transformer中昂贵的自注意力层。...
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:
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:更详细的结构如下:自注意力层的工作...