2.2 CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种深度学习模型,主要应用于图像处理和语音识别等领域。其核心在于卷积层,可以自动学习特征,从而减少人工特征工程的需求。CNN的主要优点是其对于空域结构的利用,可以有效地提取局部结构和局部变化的信息。 2.3 RNN 递归神经网络(Recurrent Neural Networks)是一种序列...
RNN也将长期停留在牌桌上作为Transformer的竞争对手，而不是被研究者们快速抛弃。
Transformer编码器是Transformer模型的核心组成部分,它由多个相同的层堆叠而成,每一层都包含一个多头自注意力子层(Multi-Head Self-Attention)和一个前馈神经网络子层(Feed Forward Neural Network)。这些层通过残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization)进行堆叠,以实现深度学习中的特征传播和信息抽取...
大概就是,RNN适用于较短的序列任务,但效率相对低;Transformer能高效处理长序列,已经成为主流序列建模方式。 一、RNN(Recurrent Neural Network) 1. 原理 RNN是一类用于处理序列数据的神经网络,通过隐藏状态将序列的上下文信息传递到每个时间步,使得模型能够记住先前的信息,并对当前输入进行处理。它的关键特征是具有「循环...
CNN(Convolutional Neural Network)即卷积神经网络,它是一种前馈神经网络,也是计算机视觉中最主要和最经常使用的DNN架构。CNN在大型图像处理方面表现出色,可以说它的出现在图像分类领域具有革命性意义。 在CNN出现前,图像识别和分类对于人工智能来说是一个难题,原因有二,一是图像需要处理的数据量很大,导致成本高、效率低...
Language modeling has become an important NLP technique thanks to the ability to apply it to various NLP tasks, such as machine translation and topic classification. Today, there are two leading architectures for language modeling — Recurrent Neural Networks (RNNs) and Tr...
CKA(Centered Kernel Alignment)12年就提出来了,但在神经网络表征相似度计算的推广还要多亏 Hinton 团队19年那篇 Similarity of neural network representations revisited. 要计算神经网络表征在模型不同层,或不同模型间的相似度。因为特征是分散在大量神经元中,还有分布顺序和 scaling 问题,还是有些困难的。
自注意力层后,编码器包括一个前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network, FFNN)。这个网络由两个线性层和一个激活函数组成。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 classFeedForwardLayer(nn.Module):def__init__(self,embedding_dim,ff_dim):super(FeedForwardLayer,self).__init__()...
递归神经网络(recurrent neural network,RNN)是一种具有反馈结构的神经网络, 用于处理序列数据的神经网络架构。RNN具有循环连接,使得网络可以处理任意长度的序列,并且在处理每个元素时都可以利用前面元素的信息。 这里有一个注意点:在计算时,每一步使用的参数U、W、b都是一样的,也就是说每个步骤的参数都是共享的,这...
本文提出了Condition-Aware Neural Network(CAN),这是一种用于控制图像生成的新条件控制方法。本文还提供了设计见解,使CAN在实践中可用。 本文的CAN在图像生成模型上提高性能,在很大程度上优于先前的条件控制方法。此外,CAN还可以有助于图像生成模型的部署。在ImageNet 512×512上实现更好的FID,本文的CAN模型在每个采...