lstm transformer
时间: 2023-08-22 09:06:22 浏览: 56
LSTM和Transformer是处理序列数据的两种主流模型。LSTM是一种逐步迭代的模型,它逐个字地进行训练和计算。而Transformer则是并行计算的模型,它同时对所有字进行训练。Transformer使用了位置嵌入来理解语言的顺序,并利用自注意力机制和全连接层进行计算。Transformer模型由编码器和解码器两部分组成,编码器将自然语言序列映射为隐藏层,而解码器将隐藏层映射回自然语言序列。这样的架构可以用于解决多种问题,如情感分类、命名实体识别、语义关系抽取、摘要生成和机器翻译等。最近有一些研究尝试将LSTM和Transformer结合起来,以获得更强大和更鲁棒的语言模型。这些研究旨在通过交叉的信息表达,将LSTM融入到Transformer结构中,但目前还没有出现比较著名的工作。这些研究的目标是探索LSTM和Transformer的组合效果,以进一步提升语言模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer相比RNN和LSTM有哪些优势?](https://blog.csdn.net/a871923942/article/details/131033569)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [了解transformer](https://blog.csdn.net/CSDN_of_ding/article/details/107523069)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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