rnn 文章進(jìn)入rnn技術(shù)社區(qū)

Transformer、RNN和SSM的相似性探究：揭示看似不相關(guān)的LLM架構(gòu)之間的聯(lián)系

通過探索看似不相關(guān)的大語言模型(LLM)架構(gòu)之間的潛在聯(lián)系，我們可能為促進(jìn)不同模型間的思想交流和提高整體效率開辟新的途徑。盡管Mamba等線性循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和狀態(tài)空間模型(SSM)近來備受關(guān)注，Transformer架構(gòu)仍然是LLM的主要支柱。這種格局可能即將發(fā)生變化：像Jamba、Samba和Griffin這樣的混合架構(gòu)展現(xiàn)出了巨大的潛力。這些模型在時(shí)間和內(nèi)存效率方面明顯優(yōu)于Transformer，同時(shí)在能力上與基于注意力的LLM相比并未顯著下降。近期研究揭示了不同架構(gòu)選擇之間的深層聯(lián)系，包括T
關(guān)鍵字： Transformer RNN SSM 模型

先說DNN，從結(jié)構(gòu)上來說他和傳統(tǒng)意義上的NN（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）沒什么區(qū)別，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展時(shí)遇到了一些瓶頸問題。一開始的神經(jīng)元不能表示異或運(yùn)算，科學(xué)家通過增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，增加隱藏層可以表達(dá)。并發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)直接決定了它對(duì)現(xiàn)實(shí)的表達(dá)能力。但是隨著層數(shù)的增加會(huì)出現(xiàn)局部函數(shù)越來越容易出現(xiàn)局部最優(yōu)解的現(xiàn)象，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)有時(shí)候還不如淺層網(wǎng)絡(luò)，并會(huì)出現(xiàn)梯度消失的問題。我們經(jīng)常使用sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元的輸入輸出函數(shù)，在BP反向傳播梯度時(shí)，信號(hào)量為1的傳到下一層就變成0.25了，到最后面幾層基本無法達(dá)到調(diào)節(jié)參數(shù)
關(guān)鍵字： DNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) CNN RNN

全球電子元器件與開發(fā)服務(wù)分銷商 e絡(luò)盟新近發(fā)布名為《AIoT時(shí)代——AIoT發(fā)展背景、功能與未來》的電子書，旨在為專業(yè)工程師、創(chuàng)客和電子愛好者提供人工智能相關(guān)專業(yè)知識(shí)，助力他們更加順利地進(jìn)行人工智能應(yīng)用開發(fā)并開拓出更多新型市場(chǎng)應(yīng)用。本冊(cè)電子書匯集了人工智能詳細(xì)路線圖和類別，闡釋了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）之間的關(guān)系，并詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)。書中還向讀者推薦了數(shù)款適用于首次進(jìn)行人工智能物聯(lián)網(wǎng)方案開發(fā)的優(yōu)質(zhì)平臺(tái)。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)將徹底改變?nèi)祟惖墓ぷ鞣绞健Ｄ壳?，人?/li>
關(guān)鍵字： TTS STT AIoT CNN RNN GAN

共3條 1/1 1

您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條rnn!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)rnn的理解，并與今后在此搜索rnn的朋友們分享。創(chuàng)建詞條