lstm是17年提出的,transformer是18年基于lstm提出的?
时间: 2023-11-04 21:34:03 浏览: 35
这个说法是不正确的。事实上,LSTM是在1997年就被提出来了,而Transformer是在2017年被提出来的。
LSTM是由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出的,用于解决传统循环神经网络存在的梯度消失和梯度爆炸问题。
而Transformer是由Google Brain团队在2017年提出的,是一种基于自注意力机制的神经网络结构,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译和语言生成等。
虽然LSTM和Transformer都是用于处理序列数据的神经网络结构,但它们的设计思想和使用方式有所不同,LSTM主要通过递归方式传递信息,而Transformer则通过自注意力机制获取全局信息。
相关问题
基于transformer和lstm
基于Transformer和LSTM的动态恶意软件检测方法是一种结合了两种模型的技术。Transformer是一种自注意力机制的模型,它在本处理任务中表现出色。而LSTM是一种长短期记忆网络,擅长处理序列数据。这种方法的目标是在恶意软件检测中提高准确性和效率。
具体而言,在这种方法中,采用了Transformer和LSTM的组合来处理动态恶意软件检测任务。每个Transformer block之前都建立了一个LSTM,以便处理每个块之间的序列信息。这样可以有效地利用Transformer的自注意力机制和LSTM的记忆性质,提高对恶意软件的检测能力。
此外,还有一种与LSTM基于跨语句的信息表示的Transformer语言模型。这种模型利用LSTM来捕捉不同语句之间的关联信息,并结合Transformer模型进行更准确的语言建模。这种方法对于恶意软件检测中的文本分析任务可能也具有一定的应用潜力。
综上所述,基于Transformer和LSTM的动态恶意软件检测方法是一种结合了两种模型的技术,旨在提高对恶意软件的准确性和效率。这种方法可以通过利用Transformer的自注意力机制和LSTM的记忆性质来处理序列信息,并有望在文本分析任务中发挥重要作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一种基于Transformer和LSTM的恶意软件动态检测方法](https://blog.csdn.net/weixin_33478634/article/details/118848394)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [DL-Paper精读:LSTM + Transformer 架构模型](https://blog.csdn.net/li6016265/article/details/118662119)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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LSTM与transformer的区别是什么
LSTM和transformer是两种不同的神经网络架构,主要区别如下:
1. 序列处理方法不同:LSTM是基于循环神经网络(RNN)的,通过循环的方式处理序列数据,每个时间步的输出会影响下一个时间步的输入。而transformer则是基于注意力机制的,通过计算输入序列中每个位置与其他位置的注意力得分,来对序列进行处理。
2. 建模方式不同:LSTM是一种逐步建模的方式,通过将历史信息传递给下一个时间步来逐步建立整个序列的表示。而transformer则是一种并行建模的方式,可以同时处理输入序列的所有位置,因此在处理长序列时更具有优势。
3. 参数数量不同:LSTM的参数数量相对较少,因为它只需要存储上一个时间步的状态信息。而transformer的参数数量较多,因为它需要计算每个位置与其他位置的注意力得分,这需要更多的参数。
4. 适用场景不同:LSTM适用于处理序列数据,如自然语言处理中的文本数据。而transformer更适用于处理长序列数据,如图像、音频等。