Почему трансформаторы лучше LSTM?

Подводя итог, трансформеры лучше, чем все другие архитектуры, потому что они полностью избегают рекурсии, обрабатывая предложения в целом и изучая отношения между словами благодаря механизмам внимания с несколькими головами и позиционным вложениям.

Трансформеры лучше LSTM?

Модель Transformer основана на механизме самовнимания. Архитектура Transformer была оценена, чтобы превзойти LSTM в рамках этих задач нейронного машинного перевода. ... Таким образом, трансформатор позволяет значительно увеличить распараллеливание и может достичь нового уровня качества перевода.

Почему Трансформеры лучше РНН?

Как и рекуррентные нейронные сети (RNN), преобразователи предназначены для обработки последовательных входных данных, таких как естественный язык, для таких задач, как перевод и резюмирование текста. ... Эта функция позволяет больше распараллеливания, чем RNN и, следовательно, сокращает время обучения.

Трансформеры тренируются быстрее, чем LSTM?

На практике я обнаружил, что Трансформаторы обучаются на порядки быстрее, чем LSTM. Их также намного проще распараллелить. Некоторые люди утверждают, что трансформеры масштабируются быстрее, чем линейное время, относительно процессов.

В чем преимущества модели трансформатора перед RNN?

Таким образом, основным преимуществом моделей Transformer NLP является то, что они не являются последовательными, а это означает, что, в отличие от RNN, они можно проще распараллелить, и что все большие и большие модели можно обучать, распараллеливая обучение.

BERT - это трансформатор?

BERT, что означает Представления двунаправленного кодера от трансформаторов, основан на Transformers, модели глубокого обучения, в которой каждый выходной элемент связан с каждым входным элементом, а веса между ними динамически вычисляются на основе их связи.

RNN мертвы?

RNN не мертвы, с ними просто действительно сложно работать. Важно понимать, что для любой программы вы можете эмулировать ее с помощью RNN некоторого, возможно, огромного размера. Чтобы представить это в перспективе, единственный более глубокий уровень вычислительной сложности, о котором мы знаем, - это квантовые вычисления.

Трансформаторы быстрее, чем CNN?

CNN находят широкое применение в НЛП, так как они есть быстро тренироваться и эффективны с более короткими предложениями. ... Transformer избегает рекурсии, обрабатывая предложения как единое целое, используя механизмы внимания и позиционные вложения.

Какие ограничения RNN решают трансформаторы?

Проблема с RNN и CNN в том, что они не могут успевать за контекстом и содержанием, когда предложения слишком длинные. Это ограничение было устранено, если обратить внимание на слово, над которым в данный момент работают.

Трансформатор - это автоэнкодер?

Трансформатороснованный на условно-вариационном автоэнкодере для создания управляемой истории. ... В последнее время Transformers и его варианты достигли замечательной эффективности без явного изучения латентного представления, поэтому им не хватает удовлетворительной управляемости при генерации.

Что такое трансформеры Huggingface?

Пакет трансформеров Hugging Face чрезвычайно популярная библиотека Python, предоставляющая предварительно обученные модели которые чрезвычайно полезны для множества задач обработки естественного языка (NLP). Ранее он поддерживал только PyTorch, но с конца 2019 года также поддерживается TensorFlow 2.

Для чего используются трансформаторы?

Трансформаторы используются для самых разных целей; например, чтобы снизить напряжение обычных силовых цепей для управления низковольтными устройствами, такими как дверные звонки и игрушечные электропоезда, и для повышения напряжения от электрических генераторов, чтобы электроэнергия могла передаваться на большие расстояния.

Интересные материалы:

Сколько устриц можно съесть за день?
Сколько устриц нужно съесть за один присест?
Сколько в 1 кг ртути?
Сколько в 100 г попкорна?
Сколько в граммах 1/4 стакана?
Сколько в мире игроков в классический WoW?
Сколько в мире карильонов?
Сколько в мире триллионеров?
Сколько в России миллионеров?
Сколько в составе клеток?