Transformer作为特征提取器
Transformer之前 上图是经典的双向RNN模型，我们知道该模型是通过递归的方式运行，虽然适合对序列数据建模，但是缺点也很明显“它无法并行执行”也就无法利用GPU强大的并行能力，再加上各种门控机制，运行速度很慢。一般而言，编码器输出编码向量C作为解码器输入，但是由于编码向量C中所有的编码器输入值贡献相同，导致序列数据越长信息丢失越多。 CNN网络相比RNN网络，它虽然可以并行执行，但是无法一
相关文章
- 1. 机器视觉中的特征提取【0】：什么是特征提取，特征提取有什么作用？
- 2. 特征提取
- 3. 汉字字符特征提取器 ，提取发音特征、字形特征用做深度学习的特征
- 4. fhog特征提取
- 5. 特征提取-----HOG
- 6. 特征提取-MFCC
- 7. 特征点提取
- 8. PCA-特征提取
- 9. OpenCV特征提取
- 10. Gabor特征提取
- 更多相关文章...
- • Scala 提取器(Extractor) - Scala教程
- • Scala Trait(特征) - Scala教程
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 机器视觉中的特征提取【0】：什么是特征提取，特征提取有什么作用？
- 2. 特征提取
- 3. 汉字字符特征提取器 ，提取发音特征、字形特征用做深度学习的特征
- 4. fhog特征提取
- 5. 特征提取-----HOG
- 6. 特征提取-MFCC
- 7. 特征点提取
- 8. PCA-特征提取
- 9. OpenCV特征提取
- 10. Gabor特征提取