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2020年2月3日NLP 领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点：使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究，要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了！基于这一观点，他从卷积网络本身的基本原理出发，论述了为什么 NLP 不再需要循环神经网络的原因。我们来看：不久前，人工智能科学家侯世达（Douglas Hofstad...
2020年2月3日NLP 领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点:使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究,要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了! 基于这一观点,他从卷积网络本身的基本原理出发,论述了为什么 NLP 不再需要循环神经网络的原因。 我们来看: 不久前,人工智能科学家侯世达(Douglas Hofstadte...
2020年2月19日NLP领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点:使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究,要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了! 基于这一观点,他从卷积网络本身的基本原理出发,论述了为什么 NLP 不再需要循环神经网络的原因。 我们来看: 不久前,人工智能科学家侯世达(Douglas Hofstadter...
2020年2月3日NLP 领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点:使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究,要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了! 基于这一观点,他从卷积网络本身的基本原理出发,论述了为什么 NLP 不再需要循环神经网络的原因。 我们来看: 不久前,人工智能科学家侯世达(Douglas Hofstadte...
2025年4月20日NLP中放弃使用循环神经网络架构 一、符号表示与概念基础 二、循环神经网络 1. 依赖序列索引存在的并行计算问题 2. 线性交互距离 三、总结 该系列笔记阐述了自然语言处理(NLP)中不再采用循环架构(recurrent architectures)的原因,介绍了自注意力机制,并构建了一个基于自注意力的极简神经架构。最后,深入探讨了Transformer...
2020年2月21日NLP 领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点:使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究,要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了! 基于这一观点,他从卷积网络本身的基本原理出发,论述了为什么 NLP 不再需要循环神经网络的原因。
2020年2月3日NLP 领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点:使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究,要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了! 基于这一观点,他从卷积网络本身的基本原理出发,论述了为什么 NLP 不再需要循环神经网络的原因。
2018年8月7日在过去几年中,虽然循环神经网络曾经一枝独秀,但现在自回归 Wavenet 或 Transformer 等模型在各种序列建模任务中正取代 RNN。机器之心在 GitHub 项目中曾介绍用于序列建模的 RNN 与 CNN,也介绍过不使用这两种网络的 Transformer。而本文主要关注循环网络与前馈网络在序列建模中有什么差别,以及到底什么时候选择卷积网络替代...
2024年3月15日Transformer是基于Attention模型而完全放弃了循环神经网络，简单说相对于LSTM等循环神经网络，Transformer架构...
6天前在人类的认知世界里,时间和顺序是理解信息的重要维度。我们通过语言的前后文推断语义,通过视频的帧序列感知动作,通过股票的历史数据预测趋势。这类带有时间或顺序依赖的序列数据,构成了现实世界信息的重要载体。而循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),正是
