请告诉我近几年transformer的骨架网络有哪些
时间: 2023-06-14 16:03:02 浏览: 71
近几年,Transformer的骨架网络主要有以下几种:
1. Transformer:这是原始的Transformer模型,由Google在2017年提出,是目前NLP领域最常用的模型之一。
2. GPT-1, GPT-2, GPT-3:这是由OpenAI开发的一系列基于Transformer的语言模型,其中GPT-3是目前最大的模型,拥有1750亿个参数。
3. BERT:这是由Google在2018年提出的预训练语言模型,也是基于Transformer的骨架网络,主要用于文本分类、问答等任务。
4. XLNet:这是由CMU和谷歌联合提出的模型,通过对Transformer进行改进,实现了自回归和自编码两种训练方式的结合。
5. RoBERTa:这是Facebook在2019年提出的一种基于BERT的预训练语言模型,通过对BERT的训练方式和数据进行优化,取得了SOTA的效果。
6. T5:这是由Google在2020年提出的一种基于Transformer的通用文本生成模型,可用于文本摘要、翻译、问答等任务。
相关问题
Transformer模型相比传统循环神经网络有哪些优点?
Transformer模型相比传统循环神经网络有以下几个优点:
1. 并行计算:传统循环神经网络(RNN)需要按照时间顺序逐步计算,无法进行并行计算。而Transformer模型中的自注意力机制使得每个位置的输出只依赖于输入序列的所有位置,可以同时计算所有位置的表示,从而实现并行计算,提高了计算效率。
2. 长距离依赖建模:传统RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题,导致难以捕捉长距离的依赖关系。而Transformer模型通过自注意力机制,可以直接建模任意两个位置之间的依赖关系,有效地解决了长距离依赖问题。
3. 全局信息获取:传统RNN在处理序列时,每个位置的表示只能通过前面的位置逐步传递得到,无法直接获取全局信息。而Transformer模型中的自注意力机制可以同时考虑输入序列中的所有位置,使得每个位置都能够直接获取全局信息,从而更好地理解整个序列。
4. 模块化结构:Transformer模型采用了编码器-解码器结构,并且使用了多层堆叠的注意力机制和前馈神经网络,使得模型具有很好的模块化性质。这种模块化结构使得Transformer模型更容易理解和调整,也方便了模型的扩展和应用。
近几年有哪些新的时间序列预测模型
近年来,出现了很多时间序列预测模型,其中一些比较新的模型有:
1. Transformer-based models:这是一类基于Transformer的新型时间序列预测模型,如Transformers for Time Series Forecasting等。
2. DeepAR:这是一种基于循环神经网络的深度自回归模型,用于预测多个连续时间步长的值。
3. LSTNet:这是一种基于长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合模型,能够处理不同长度和周期的时间序列。
4. MS-TCN:这是一种多尺度时空卷积网络,能够预测多个时间序列。
5. TPA-LSTM:这是一种基于注意力机制的闭环长短时记忆神经网络模型,专门用于预测多个机器指标的时间序列。
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