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...
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 ...
Transformer架构的出现标志着深度学习领域的一个重大突破。与传统的RNN及其变体相比,Transformer在处理长序列数据时具有显著优势,能够更高效地捕捉长距离依赖关系,并且训练速度更快。此外,Transformer的并行化能力使其能够充分利用现代计算资源,如GPU和TPU,进一步提高了模型的训练和推理效率。 3.2 BERT、GPT、ViT等变体原理与...
因此，RNN和Transformer的主要区别在于序列处理的方式和性能。RNN通过循环来处理序列，但在处理长序列时可能存在梯度消失或爆炸的问题；而Transformer使用自注意力机制来处理序列，可以更高效地处理长序列，且不会出现梯度消失或爆炸的问题。由于Transformer在处理序列时更为高效，因此在自然语言处理领域中已经成为主流的模型架...
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。 3.3 Transformer的适用场景 适用于处理长序列数据,如机器翻译、文本生成等任务。 第四部分:如何选择? 4.1 数据类型和任务 图像数据: 选择CNN。
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:
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...
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,可以在处理序列数据时并行计算,从而大大提升了效率。编码器处理输入序列,解码器生成输出序列,自注意力机制使得模型能够关注到序列中的重要信息。 创新点Transformer 摒弃了传统 RNN 的循环结构,通过自注意力机制和并行处理,实现了更快的训练速度和更好的效果。 适用数据 文本数据 语言数据...
BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，其最大的创新在于引入了双向Transformer编码器。这一设计使得模型能够综合考虑输入序列的前后上下文信息，极大地提升了语言理解的准确性。通过在海量文本数据上进行预训练，BERT成功地捕捉并学习了丰富的语言知识。随后，只需针对特定任务进行微调，如文本分类、情感分析等，便可...