LSTM自己本身也可以作为非线性的单元构建更大型的神经网络 缺点: 1、梯度问题得到了一定的优化,但是并不是直接解决 2、在处理N程度的数据下还行,但是处理到10N程度的话就会有问题 3、当网络深度较深的时候,数据处理消耗的时间和计算量会增加 Transformer: 优点: 1、对比RNN,可以解决不能并行计算的问题 2、对比CNN...
3.2 Transformer的优缺点 3.2.1 优点: 并行计算: Transformer能够高效进行并行计算,提高了训练速度。 捕捉全局依赖关系: 能够更好地捕捉到序列数据中的全局依赖关系。 3.2.2 缺点: 计算成本较高: 相比于CNN和RNN,Transformer的计算成本较高。 对序列长度敏感: 随着序列长度增加,模型的计算量也会增加。
复杂度和效率:从计算复杂度的角度看,Transformer的自注意力机制允许它在较低的时间复杂度内处理长序列,而RNN和LSTM的时间复杂度随序列长度线性增长,导致处理长序列时效率低下。 在NLP领域的影响 处理速度和效率:Transformer模型的出现极大地提高了NLP任务处理的速度和效率。由于其并行处理能力,Transformer能够在更短的时...
LSTM能够更好地捕捉长时间依赖关系,因此在很多NLP任务中表现优异。 PyTorch代码实现 importtorchimporttorch.nnasnnclassLSTMModel(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):super(LSTMModel,self).__init__()self.hidden_size=hidden_sizeself.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,bat...
结论是很显然的，目前很多研究表明Transformer在各方面相对CNN和RNN占据优势，尤其RNN劣势非常明显。可以参考...
速度方面 Transformer 和 CNN 明显占优,RNN 在这方面劣势非常明显。这两者再综合起来,如果我给的排序结果是 Transformer>CNN>RNN,估计没有什么问题吧?那位吃亏….. 爱挑刺的同学,你说呢? 从速度和效果折衷的角度看,对于工业界实用化应用,我的感觉在特征抽取器选择方面配置 Transformer base 是个较好的选择。
4.优劣势 优势;结构简单,参数少,短序列表现优异 劣势:处理长序列效果不好,且容易发生梯度消失或爆炸 梯度消失的危害:权重无法更新,导致训练失败。 梯度爆炸的危害:大幅度更新网络参数,在极端情况下,结果会溢出 BI-LSTM 双向的lstm,将前向和反向的信息进行拼接 ...
如果强化学习是做控制类的，比如模拟器里边跑个狗，大概率是用不上transformer的，控制任务数据量太小，...
Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,相较于 RNN 和 LSTM,它具有以下优势: 1. **并行计算**:RNN 和 LSTM 需要顺序处理序列数据,因此很难进行并行计算。而 Transformer 的自注意力机制允许同时处理整个序列,从而可以充分利用 GPU 的并行计算能力,大大提高模型训练和推理的速度。