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 ...
LeNet-5 是最早的 CNN 之一,被用来进行手写数字识别,并取得了显著的成果。 3. Transformer 时间轴 2017年,Google 发布了 Transformer 模型,极大地提升了自然语言处理的效率。 关键技术 自注意力机制 编码器-解码器架构 多头注意力机制 核心原理 Transformer 通过自注意力机制,可以在处理序列数据时并行计算,从而大大...
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...
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...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,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。 两个Transformer压箱底资源: 这次,终于把Transformer一次性搞懂了!(大模型版) 读完这本书,我终于搞懂了Transformer、BERT和GPT! 卷积神经网络 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分...
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...
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。
RNN、CNN、Transformer、PyTorch和Keras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、基本原理、经典案例5个维度来简要介绍这五种模型。 为了让大家可以更好的学习深度...
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...
CNN 的创新点在于卷积层的使用,使其能够有效提取图像的空间特征,大大减少了参数数量,提高了计算效率。 适用数据 图像数据 视频数据 应用场景 图像分类 物体检测 图像生成 经典案例LeNet-5 是最早的 CNN 之一,被用来进行手写数字识别,并取得了显著的成果。 3. Transformer 时间轴2017年,Google 发布了 Transformer ...