【python深度学习】通俗易懂的理解一下transformer、RNN、CNN的主要区别

在“Transformer model”诞生之前,计算机是如何进行语言翻译的。在那个时代,计算机主要使用循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)这两种技术来处理语言翻译任务。

1. 通俗的解释

循环神经网络(RNNs)

想象一下你在玩耳语传话游戏,将一条消息传给旁边的人,再由他们继续传递。RNNs的工作方式与此类似:它们逐个接收单词或句子的部分,处理后用于理解下一个单词,直到整个句子被处理完。然而,RNNs存在一个问题:它们容易“健忘”。就像耳语传话游戏中最初的信息在传到最后一个人时可能已经变样,RNNs在处理长句子时,可能会忘记开头的内容,这对准确翻译长句子是个挑战。

卷积神经网络(CNNs)

想象你有一堆图片卡片,通过一个小窗口逐一查看。CNNs处理句子的方式类似,它们在单词或短语间滑动,试图发现其中的模式,识别语言的结构和形式。CNNs比RNNs处理速度更快,因为它们能同时观察多个单词,但在处理特别长的句子时仍有难度,就像通过小窗口看连环画,无法一眼看完整个故事。

Transformer模型

Transformer模型带来了革命性的变化。它采用自注意力机制,能够同时处理整个句子,理解单词之间的关系,不需要逐个传递信息或透过窗口观察。Transformer就像一个超级智能的图书馆管理员,可以一次性扫描并理解所有的书籍,捕捉句子的上下文、细微差别和幽默之处。

当你给Transformer模型一份

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