DLTransformer与LSTM的区别和联系
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1 区别
1.1 输入输出形式
对于Transformer,其编码器从作用上可以看作是大型MLP的变体,也就是说其输入是同时输入的,从输入形式上看与MLP十分相似;
LSTM的基本思想是时序模型,也就是说,在训练时输入是一个一个顺序输入的;
Espresso在《汉语自然语言处理-从零解读碾压循环神经网络的transformer模型(一)- 注意力机制-位置编码-attention is all you need》中讲到:
Transformer和LSTM的最大区别,就是LSTM的训练是迭代的,是一个接一个字的来,当前这个字过完LSTM单元,才可以进下一个字,而Transformer的训练是并行了,就是所有字是全部同时训练的,这样就大大加快了计算效率(并行性的优势);
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