NLP公开课04：循环神经网络的缺陷 | Transformer诞生的原因

果然是准点

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--本内容由 @盛夏将逝_ 大佬下凡召唤，热心市民@AI视频小助理闪现赶来 一、Transformer算法的诞生背景，即在2015年NLP领域相对消沉的情况下，为了处理序列数据而产生的。同时，对于文本数据的处理问题也进行了讨论。 00:01 - Transformer算法在2015年诞生，NLP领域处于消极阶段。 00:45 - 序列数据包括文本和时序数据，缺失一个词会影响整体语义理解。 02:14 - 文字数据需要编码成数字结构，通常输入三维数据。 二、循环神经网络的概念和特点，强调了算法需要理解上下文含义和顺序关系，以及使用句子前面的词预测后面词的能力。 03:02 - 纵向是词或字的数量，横向是自定义的词向量长度 03:49 - 所有算法必须理解上下文含义，解析样本和样本之间的联系 05:49 - 循环神经网络保留中间变量，建立自己比较灵魂的结构 三、循环神经网络的工作原理，包括信息的传递和学习过程，同时指出了该网络运行速度慢和无法并行化的问题。 06:00 - 循环神经网络通过向前传播信息来学习 06:17 - 信息在单词间传递，构建纵向循环数据流 07:44 - 循环神经网络运行速度慢，无法并行处理数据 四、循环神经网络的缺点，如长序列处理困难、遗忘、参数量巨大等，以及谷歌提出的transformer架构的改进，如注意力机制、残差连接等。 09:02 - 循环神经网络难以处理长序列问题 09:30 - 循环神经网络容易遗忘前面学习的信息 11:03 - Transformer架构使用注意力机制和残差连接等新概念，大幅提升循环神经网络的缺陷，比循环神经网络效率更高 五、循环神经网络与Transformer的区别和联系，其中介绍了Transformer使用位置编码和自注意力机制来学习上下文顺序和语义信息的特点。 12:01 - 循环神经网络使用位置编码学习上下文顺序 12:42 - Transformer使用自注意力机制代替循环链接 14:06 - Transformer加深了对语义的理解，设置了著名的q k v矩阵 实名羡慕up这溢出屏幕的才华[点赞][点赞][点赞]，YYDS！快来一键三连吧[热词系列_优雅]

@有趣的程序员 @AI视频小助理 总结

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transform 美 【trænsˈfɔːrm】 英 【trænsˈfɔːm】 v. 彻底改变；使发生巨变；使改观；使改变性质；改变；改观；发生巨大变化；变换（电流）的电压；变换 n. 变换式；转换句；转换规则

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