RNN - AI在线

终于把 LSTM 算法搞懂了！！！

今天给大家分享一个强大的算法模型，LSTMLSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它能够有效地解决传统 RNN 在处理长序列时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。 LSTM 的核心思想是通过多个门控机制来控制信息的流动，这些门控机制可以选择性地保留或丢弃输入数据，从而帮助网络捕捉长时间跨度的依赖关系。 LSTM的工作原理LSTM 的核心思想是通过引入记忆单元来存储信息，并使用三个主要的门（输入门、遗忘门、输出门）来决定哪些信息应该保留，哪些信息应该遗忘，以及哪些信息应该更新。

终于把 Seq2Seq 算法搞懂了！！

Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种用于处理序列数据的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本生成、对话系统等。它通过编码器-解码器架构将输入序列（如一个句子）映射到输出序列（另一个句子或序列）。图片模型结构Seq2Seq 模型由两个主要部分组成。

最小化的递归神经网络RNN为Transformer提供了快速高效的替代方案

译者 | 李睿审校 | 重楼Transformer如今已经成为大型语言模型（LLM）和其他序列处理应用程序的主要架构。然而，它们固有的二次方计算复杂性成为了将Transformer扩展至超长序列时的巨大障碍，显著增加了成本。这引发了人们对具有线性复杂性和恒定内存需求的架构的兴趣。

Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存

序列建模的进展具有极大的影响力，因为它们在广泛的应用中发挥着重要作用，包括强化学习（例如，机器人和自动驾驶）、时间序列分类（例如，金融欺诈检测和医学诊断）等。在过去的几年里，Transformer 的出现标志着序列建模中的一个重大突破，这主要得益于 Transformer 提供了一种能够利用 GPU 并行处理的高性能架构。然而，Transformer 在推理时计算开销很大，主要在于内存和计算需求呈二次扩展，从而限制了其在低资源环境中的应用（例如，移动和嵌入式设备）。尽管可以采用 KV 缓存等技术提高推理效率，但 T