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 ...
相比于RNN和LSTM,Transformer在大规模长序列的数据上效果更好,能够通过注意力获得全部序列中信息的关系,更好的应对长期依赖问题(无法完全解决),实现上下文感知,有更高的准确性。并且能够并行运算,速率更快。 由于基于自注意力,缺点来自Self-Attention本身,比如在小数据量中获取重要信息的能力不如CNNRNN。 以及自注意力...
并重点介绍transformer的详细结构,以及以transformer的编码器衍生出来的一系列自编码的模型,例如bert、deberta等;以transformer的解码器衍生出来的一系列自回归模型,例如GPT、T5等。最后以实际例子来演示如何使用模型处理问题,以及常见的一些被问题到的问题。 一、传统的序列模型RNN、LSTM、CNN 文本是一个序列数据,处理这种...
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...
这里的Transformer Block就代替了我们之前提到的LSTM和CNN结构作为了我们的特征提取器,也是其最关键的部分。更详细的示意图如下图所示。我们可以发现,编码器中的Transformer与解码器中的Transformer是有略微区别的,但我们通常使用的特征提取结构(包括Bert)主要是Encoder中的Transformer,那么我们这里主要理解一下Transformer在...
Transformer缺点: (1)局部信息的获取不如RNN和CNN强; (2)位置信息编码存在问题,因为位置编码在语义空间中并不具备词向量的可线性变换,只是相当于人为设计的一种索引,所以并不能很好表征位置信息; (3)由于transformer模型实际上是由残差模块和层归一化模块组合而成,并且层归一化模块位于两个残差模块之间,导致如果层数...
这里的Transformer Block就代替了我们之前提到的LSTM和CNN结构作为了我们的特征提取器,也是其最关键的部分。更详细的示意图如下图所示。我们可以发现,编码器中的Transformer与解码器中的Transformer是有略微区别的,但我们通常使用的特征提取结构(包括Bert)主要是Encoder中的Transformer,那么我们这里主要理解一下Transformer在...
可以看到,Transformer以及CNN、RNN是不同的深度学习模型,Transformer是一种基于自注意力机制的特征提取网络结构,主要用于自然语言处理领域。CNN是一种基于卷积层的特征提取网络结构,主要用于图像处理领域。RNN是一种基于循环层的特征提取网络结构,用于自然语言处理,也用于计算机视觉。总体而言,因为使用自注意力机制(self-atte...
序列模型:RNN、双向 RNN、LSTM、GRU、Seq-to-Seq、束搜索、Transformer、Bert 序列模型是啥 RNN 结构 双向RNN 长短期记忆递归神经网络 LSTM 门控循环单元 GRU 编码器-解码器 Seq-to-Seq Beam Search 束搜索:选择最佳翻译结果 Transformer Bert 序列模型是啥 ...
我竟然半天就学会了CNN、RNN、LSTM、GAN、Transformer 6大 我竟然半天就学会了CNN、RNN、LSTM、GAN、Transformer 入门到实战!