Hé! Transzformátor beszállítójaként gyakran kérdeznek a transzformátor és az LSTM közötti különbségekről. Tehát azt hittem, hogy ezt a blogot írom, hogy lebontjam az Ön számára.
Mik azok a transzformátorok és az LSTM -ek?
Kezdjük egy gyors bevezetővel. A transzformátorok egy olyan neurális hálózati architektúra, amely manapság igazán népszerű a természetes nyelvfeldolgozásban (NLP). Bevezették őket a "Figyelem csak mindenre szükséged" című cikkben 2017 -ben. A Transformers mögött a legfontosabb ötlet a figyelem mechanizmusának használata, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy a bemeneti sorozat különböző részeire összpontosítson az előrejelzések készítésekor.
Másrészt, a hosszú rövid - memória (LSTM) hálózatok egyfajta visszatérő neurális hálózat (RNN). Az RNN -ket a szekvenciális adatok, például a szöveg vagy az idő -sorozat adatok kezelésére tervezték. A hagyományos RNN -ek azonban szenvednek a eltűnési gradiens problémától, ami megnehezíti számukra a hosszú távú függőségek megtanulását. Az LSTM -eket fejlesztették ki a probléma megoldására. Van egy speciális sejtszerkezetük kapuval (bemeneti kapu, felejtési kapu és kimeneti kapu), amely képes vezérelni az információáramlást a hálózaton keresztül, lehetővé téve számukra, hogy hosszabb ideig emlékezzenek az információkra.
Építészeti különbségek
Az egyik legnagyobb különbség a transzformátorok és az LSTM között az építészetükben rejlik.
Az LSTMS folyamatszekvenciái egymás után. Ez azt jelenti, hogy a bemeneti elemet egyszerre elolvasják, és az aktuális bemenet és az előző állapot alapján frissítik belső állapotukat. Ez a szekvenciális feldolgozás nagyszerűvé teszi őket olyan feladatokhoz, amelyekben a bemeneti sorrend nagyon fontos, mint például a nyelvi fordítás, ahol a nyelvtan és a szó sorrendje döntő jelentőségű. Ugyanakkor lassan edzik őket, mert nem tudják párhuzamosítani a szekvencia feldolgozását.
A transzformátorok viszont nem dolgozzák fel a szekvenciát. A figyelem mechanizmusát használják, hogy egyszerre vizsgálják meg a bemeneti sorrend minden részét. Ez lehetővé teszi számukra a feldolgozás párhuzamosítását, ami azt jelenti, hogy sokkal gyorsabban edzhetnek, mint az LSTM -ek. A figyelem -mechanizmus kiszámítja a bemeneti vektorok súlyozott összegét, ahol a súlyokat az határozza meg, hogy az egyes bemenetek mennyire relevánsak a többiek számára. Ilyen módon a modell könnyen rögzítheti a sorozat hosszú tartománybeli függőségeit anélkül, hogy lépésről lépésre kellene feldolgoznia.
Teljesítmény különböző feladatokon
A teljesítményről mind a transzformátoroknak, mind az LSTM -nek megvan az erőssége és gyengesége.
Az NLP feladatokban a transzformátorok az utóbbi években valóban átvettek. Az olyan feladatokhoz, mint a szöveggenerálás, az érzelmi elemzés és a kérdés - válaszadó rendszerek, a transzformátorok gyakran felülmúlják az LSTM -eket. A hosszú távú függőségek és a kiképzés képes képessége gyorsan megragadni őket - alkalmassá teszik ezeket a feladatokra. Például az olyan modellek, mint a GPT (generatív előrehaladott transzformátor) és a BERT (kétirányú kódoló reprezentációk) a transzformátor architektúráján alapulnak, és sok NLP -referenciaértéket értek el - a művészeti eredmények.
Az LSTMS -nek azonban még mindig megvan a helyük. Még mindig hasznosak azoknál a feladatokhoz, ahol az adatok szekvenciális jellege nagyon fontos, és ahol a szekvencia hossza viszonylag rövid. Például a beszédfelismerésben, ahol az audio keretek sorrendje sokat számít, az LSTM -ek jó választás lehet. Bizonyos esetekben is értelmezhetőek lehetnek, mint a transzformátorok, ami előnyt jelenthet, ha meg kell értenie, hogy a modell hogyan hozza meg döntéseit.
Memória és számítás
A memóriahasználat egy másik terület, ahol a transzformátorok és az LSTM -ek különböznek.
Az LSTM -ek viszonylag kicsi memória lábnyoma van a transzformátorokhoz képest. Mivel a szekvenciát egyszerre feldolgozzák, csak a jelenlegi állapotot és az előző állapotot kell nyomon követniük. Ez hatékonyabbá teszi őket a memóriát, különösen a hosszú szekvenciák esetében.
A transzformátoroknak viszont az összes bemeneti vektorot meg kell tárolniuk, és kiszámítaniuk kell a figyelem pontszámát az összes bemeneti elempárra. Ez magas memóriahasználathoz vezethet, különösen a hosszú szekvenciák esetében. Ugyanakkor a olyan technikák kidolgozásával, mint a ritka figyelem, ezt a problémát bizonyos mértékben enyhítik.
A számítás szempontjából, amint azt korábban már említettük, a transzformátorok párhuzamosíthatják a szekvencia feldolgozását, ami sokkal gyorsabbá teszi őket a képzéshez, mint az LSTM -ek. De ez azt is jelenti, hogy több számítási erőforrást igényelnek, mint például a hatalmas GPU -k vagy a TPU -k. Az LSTM -ek, a szekvenciális feldolgozásukkal, kevésbé számítási szempontból intenzívek, de a kiképzés hosszabb ideig tart.
Alkalmazások a való világban
Beszéljünk arról, hogyan használják ezt a két architektúrát a való világban.
A transzformátorokat széles körben használják. A technológiai iparban olyan dolgokhoz használják őket, mint a virtuális asszisztensek, a chatbotok és a nyelvi fordítási szolgáltatások. Például a Google Translate megkezdte a transzformátor alapú modellek használatát a fordítások minőségének javítása érdekében. A pénzügyi területen a transzformátorok felhasználhatók a részvényárak előrejelzésére a hírcikkek és a közösségi média érzelmeinek elemzésével.
Az LSTM -eket még sok iparágban is használják. Az egészségügyi ágazatban felhasználhatók a betegek adatainak időbeli elemzésére, például az elektrokardiogram (EKG) jelek vagy a betegek életképessége. Az autóiparban az LSTM -ek felhasználhatók a járművek viselkedésének előrejelzésére a történelmi adatok alapján.
Transzformátor termékeink
Transzformátor beszállítójaként különféle magas színvonalú transzformátorokat kínálunk a különböző alkalmazásokhoz. Ha aEgyfázisú vezérlő transzformátor, fedeztük Önt. Ezeket a transzformátorokat úgy tervezték, hogy pontos vezérlést és megbízható teljesítményt biztosítsanak az egyfázisú elektromos rendszerekben.
Nekünk is vanAlumínium alacsony feszültség háromfázisú száraz típusú transzformátor- Ezek a transzformátorok könnyűek, energia- és hatékonyak és ipari alkalmazások széles skálájához alkalmasak.
És ha szüksége van aBK sorozat vezérlő transzformátor, vannak raktáron. A BK sorozat tartósságáról és kiváló teljesítményéről ismert a vezérlőáramkörökben.
Következtetés
Összegezve, mind a transzformátorok, mind az LSTM -ek erőteljes neurális hálózati architektúrák, de eltérő tulajdonságokkal rendelkeznek, amelyek alkalmassá teszik a különböző feladatokhoz. A transzformátorok kiválóan alkalmasak azokra a feladatokra, ahol hosszú - tartományfüggőségeket kell rögzíteni, és gyors edzésre van szükség, míg az LSTM -ek jobbak azoknál a feladatokhoz, ahol a szekvenciális feldolgozás és a memória hatékonysága fontos.
Ha az elektromos rendszerek transzformátorainak piacán van, itt vagyunk, hogy segítsünk. Függetlenül attól, hogy szüksége van egy fázisvezérlő transzformátorra, egy három fázisú száraz - típusú transzformátorra vagy egy BK sorozatú transzformátorra, akkor a megfelelő terméket tudjuk biztosítani. Vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy elindítsa a beszerzési vitát, és keresse meg az Ön igényeinek legjobb megoldását.
Referenciák
- Vaswani, A., Shazer, N., Parmar, N., USzkoreit, J., Jones, L., Gomez, AN, ... és Polosukhin, I. (2017). A figyelem minden, amire szüksége van. A neurális információfeldolgozó rendszerek fejlődése.
- Hochreiter, S. és Schmidhuber, J. (1997). Hosszú rövid - kifejezés memória. Neurális számítás, 9 (8), 1735 - 1780.