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神经网络2

发布时间 2023-12-20 09:30:28作者: 梅丹隆

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模型 模型结构 特征表示能力 训练效率 模型复杂度 鲁棒性
CNN 局部连接、权值共享的卷积结构 对局部特征提取能力强，适用于图像、语音等领域 训练效率高，可并行化处理 模型结构相对简单，参数较少，不适用于处理序列数据 对数据噪声、变形等鲁棒性一般
RNN 具有循环连接的结构，如LSTM、GRU等 适用于处理序列数据，能够捕捉序列信息的演化过程 训练效率相对较低，难以并行化 模型结构相对复杂，参数较多 对数据噪声、变形等具有一定的鲁棒性
Transformer 基于自注意力机制的结构 具有较强的建模能力，适用于处理序列、图像等多种数据形式 训练效率较高，可并行化处理 模型结构较为复杂，参数较多 对数据噪声、变形等具有较强的鲁棒性
特点 CNN RNN Transformer
应用场景 图像识别、视觉任务 语音识别、自然语言处理 自然语言处理、图像处理
长序列建模 不适用 适用，但难以处理非常长的序列 适用，能够高效地处理非常长的序列
并行计算 适用 不适用 适用
参数量 较少 较少 较多
训练数据需求 高 较高 高
对位置信息敏感 不敏感 敏感 敏感
泛化能力 一般 一般 良好