Transformer模型自从提出以来,就以其独特的架构和优异的性能在自然语言处理(NLP)领域产生了深远的影响。以下是对其创新点及影响的详细讨论。 与RNN和LSTM的对比 并行化能力:与循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)相比,Transformer的最大优势之一是其能够实现序列处理的并行化。RNN和LSTM由于其循环依赖的特性,必须按...
Transformer模型自从提出以来,就以其独特的架构和优异的性能在自然语言处理(NLP)领域产生了深远的影响。以下是对其创新点及影响的详细讨论。 与RNN和LSTM的对比 并行化能力:与循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)相比,Transformer的最大优势之一是其能够实现序列处理的并行化。RNN和LSTM由于其循环依赖的特性,必须按...
从语义特征提取能力:Transformer显著超过RNN和CNN,RNN和CNN两者能力差不太多。 长距离特征捕获能力:CNN极为显著地弱于RNN和Transformer,Transformer微弱优于RNN模型,但在比较远的距离上(主语谓语距离大于13),RNN微弱优于Transformer,所以综合看,可以认为Transformer和RNN在这方面能力差不太多,而CNN则显著弱于前两者。这部...
Transformer模型体系结构(machine_learning_model)是ChatGPT等系统的核心。然而,对于学习英语语义的更受限制的应用场景,我们可以使用更便宜的运行模型架构,例如LSTM(长短期记忆)模型。 LSTM模型 接下来,让我们构建一个简单的LSTM模型,并训练它来预测给定标记(token)前缀的下一个标记。现在,你可能会问什么是标记。 符号...
但是我实际测试效果并不好，直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构，称为Block Recurrent Transformer [2]。从名字中就能看到，这是一个新型的Transformer模型，它利用了lstm的递归机制，在长期序列的建模任务中实现了显著改进。在介绍它之前，让我们简要讨论与LSTMS相比，Transformer的优势和...
espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验 espnet所有的例子中语言模均默认是LSTM,这里我以aishell为例,epoch设置为20,batchsize=64。 LSTM结构配置: LSTM结果: 将语言模型换为transformer。transformer结构配置: transformer结果: 实验结论: transformer语言模型的loss确实比lstm要小,但由于语言模型序列信息是非常重要的...
近期,Hochreiter在arXiv平台发表论文,推出了一款新型的XLSTM(扩展LSTM)架构,有效克服了传统LSTM互联网结构“仅能按时间顺序处理信息”的局限性,有望挑战当前热门的Transformer架构。
在以前的文章中,我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型,该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。 但是我实际测试效果并不好,直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构,称为Block Recurrent Transformer [2]。
espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验 espnet所有的例子中语言模均默认是LSTM,这里我以aishell为例,epoch设置为20,batchsize=64。 LSTM结构配置: LSTM结果: 将语言模型换为transformer。transformer结构配置: transformer结果: 实验结论: transformer语言模型的loss确实比lstm要小,但由于语言模型序列信息是非常重要的...
在以前的文章中,我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。 为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型,该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。 但是我实际测试效果并不好,直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构,称为Block Recurrent Transformer [2]。