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,Transformer明显优于RNN,表明Transformer在该任务中具有更好的准确性。 7. 最后 整体来看: Transformer模型在时间序列预测任务中的表现优于RNN,尤其在捕捉长距离依赖方面。 RNN模型训练...
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...
Transformer，作为一种基于自注意力机制的神经网络模型，凭借其独特的架构和机制，成为了深度学习领域的璀璨明星。其精妙之处在于由多个编码器和解码器共同构建的基本结构，编码器负责将输入的序列精妙地转换为向量表示，而解码器则负责将这一向量表示巧妙地还原为输出序列。Transformer的创新之处在于引入了自注意力机制，...
2.递归神经网络 (RNN):RNN 是一种非常适合序列数据(例如文本和时间序列)的神经网络。它们已用于生成文本和音乐以及语言建模。 3.长短期记忆 (LSTM) 网络:LSTM 是一种 RNN,可以捕获数据中的长期依赖性。它们通常用于文本生成、机器翻译和语音识别。 4.Transformer 模型:Transformer 模型,例如 GPT(生成式预训练 Tran...
时序预测:Transformer也逐渐应用于时间序列预测等任务,尤其是在长序列场景中。 整体对比下来: RNN依赖递归结构和隐藏状态,适合短期依赖任务,但难以捕捉长距离依赖,且训练速度较慢。 Transformer通过自注意力机制高效处理长序列任务,适合大规模并行计算,在自然语言处理和其他领域的长序列建模上表现出色。
在时间序列中我们需要的用到一些lag值,用注意力机制可能让你看得更远 卷积Transformer 创新点在于transformer捕捉的是点的相关性,而Conv捕捉的是局部邻域的相关性 Temporal Fusion Transformers 通过所有头进行加法聚合来共享每个头的值 Efficient Transformers
Transformer的关键创新之处在于使用自注意力机制,这使得模型能够高效处理长序列文本,而无需进行昂贵的递归或卷积操作。这使得Transformer的计算效率高,能够有效地完成各种NLP任务。 简单地说,Transformer是一种功能强大的神经网络架构,专为自然语言处理任务而设计。它们通过将文本分解成更小的片段,并通过自注意机制分析片段...
为了克服RNN的局限性，研究者正在探索新的网络架构和训练方法。例如，Transformer模型通过自注意力机制（Self-Attention）和位置编码（Positional Encoding）来处理序列数据，它在某些任务中已经超越了RNN的性能。此外，研究者也在探索如何更有效地利用并行计算资源来加速RNN的训练过程。综上所述，循环神经网络（RNN）在时间...
Transformer 结构 首先，我们来看 Transformer 的整体结构，如下是用 Transformer 进行中英文翻译的示例图：我们可以看到，Transformer 由两大部分组成：编码器（Encoder） 和解码器（Decoder），每个模块都包含 6 个 block。所有的编码器在结构上都是相同的，负责把自然语言序列映射成为隐藏层，它们含有自然语言序列的...