lstm-transformer
时间: 2023-09-06 10:14:30 浏览: 83
LSTM和Transformer是两种常用的神经网络模型,用于处理自然语言处理任务。LSTM(长短期记忆网络)是一种循环神经网络,通过使用门控单元来解决长序列依赖性问题。而Transformer则是一种基于注意力机制的模型,它采用了编码器-解码器结构,并使用自注意力机制来捕捉句子中的依赖关系。
LSTM模型通过逐步更新隐藏状态来记忆长序列中的信息,并使用门控单元来控制信息的输入和输出。这种机制使得LSTM模型在处理长文本时表现出色,并且在机器翻译和语言生成等任务上取得了良好的效果。
相比之下,Transformer模型通过自注意力机制来捕捉输入序列中的依赖关系,而无需使用循环结构。Transformer将输入序列分别映射为键、值和查询,并通过计算注意力权重来对序列进行加权求和。这种机制使得Transformer在处理长文本时具有较好的并行性能,并且在机器翻译、文本摘要等任务上取得了显著的成果。
LSTM和Transformer都是在自然语言处理领域具有重要意义的模型。Transformer的成功也催生了一系列基于Transformer的模型的发展,例如BERT和GPT等,它们在各个NLP任务上都取得了重大突破,并成为了该领域的重要里程碑之一。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [RNN&LSTM&Transformer&CNN](https://blog.csdn.net/weixin_45928096/article/details/123660580)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [10分钟理解RNN、LSTM、Transformer结构原理!](https://blog.csdn.net/wjinjie/article/details/131643496)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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