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。 3.3 Transformer的适用场景 适用于处理长序列数据,如...
transformer_model = TransformerModel(input_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, output_size) # 损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() rnn_optimizer = optim.Adam(rnn_model.parameters(), lr=0.001) transformer_optimizer = optim.Adam(transformer_model.parameters(), lr=0.001) # 模型训练...
1)损失曲线:从图中可以看到,Transformer的收敛速度明显快于RNN,尤其是在前几个epoch中。 2)预测结果:在预测前50个样本时,Transformer的预测结果更接近真实值,而RNN的预测相对较差。 3)训练时间:RNN的训练时间比Transformer更短,这与RNN结构较简单有关,但对于长序列任务,Transformer更高效。 4)预测误差:在MSE比较中...
https://flashgene.com/archives/66856.htmlRNN/CNN/Transformer https://zhuanlan.zhihu.com/p/357587017CNN/RNN/Transformer https://zhuanlan.zhihu.com/p/54743941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 https://arxiv.org/pdf/1808.08946.pdfWhy Self-Attention? A Targeted ...
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...
Maximum path lengths:序列中两个元素进行交互所需经过的最大路径长度 per-layer complexity:每层的时间复杂度 minimum number of sequential operations:最少需要的序列操作数 计算效率 一个形状为 N×M 的矩阵,与另一个形状为 M×P 的矩阵相乘,其运算复杂度来源于乘法操作的次数,时间复杂度为 O(NMP) Self-Att...
对比结果 1、语义特征提取能力 Transformer >> 原生CNN == 原生RNN 2、长距离特征捕获能力 Transformer > 原生RNN >> 原生CNN 3、任务综合特征抽取能力 Transformer > 原生CNN == 原生RNN 4、并行计算能力及运算效率 如果句子平均长度n大于embedding size,那么意味着Self attention的计算量要大于RNN和CNN; ...
【127集】2025最新八大神经网络,CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、CapsuleNet等神经网络算法一口气学完!共计121条视频,包括:【卷积神经网络CNN】1-回顾深度神经网络_卷积层是局部连接、2-单通道卷积的计算、3-彩色图片卷积的计算等,UP主更多精彩视频,请关
RWKV结合了RNN和Transformer的优点——出色的性能、快速推理、快速训练、节省VRAM、「无限」的上下文长度和免费的句子嵌入，RWKV并不使用注意力机制。下图展示了RWKV与Transformer派模型在计算成本上的对比：为了解决Transformer的时间和空间复杂度问题，研究人员提出了多种架构：RWKV架构由一系列堆叠的残差块组成，每个残差...
CNN, RNN, 和 Transformer是深度学习中三种常见的特征提取网络，它们各有优势和局限性。本文将从结构、特征表示、效率、复杂度和鲁棒性等角度进行对比分析。首先，CNN以卷积层为核心，专长于图像处理，能捕捉空间特征如边缘和角点。通过卷积和池化，它在计算效率上表现优秀。然而，它对数据长度和宽度有依赖...