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高性能计算的transformer和CNN的区别是什么?

1、总的来说，CNN家族的算法更适合处理有局限性的数据，而Transformer家族的算法更适合处理更加复杂的数据。

2、Transformer优点：（1）突破了RNN模型不能并行计算的限制。（2）相比CNN，计算两个位置之间的关联所需要的操作次数不会随着距离的增长而增加。

3、Transformer 理论上比CNN能得到更好的模型表现，但是因为计算全局注意力导致巨大的计算损失，特别是在浅层网络中，特征图越大，计算复杂度越高，因此一些方法提出将Transformer插入到CNN主干网络中，或者使用一个Transformer模块替代某一个卷积模块。

4、sub-layer-3：Encoder-Decoder attention计算。

5、个人来看， 从深度 CNN 网络中借鉴而来的 FFN（全连接层） 可能更加重要。 事实上 18 年 ACL [2] 有人做过实验，把 Transformer 里的 Self-Attention 换成 RNN 和 CNN，发现其实性能几乎没降多少。

6、并且，在大规模数据集上预训练好的模型，迁移到中等数据集或小数据集任务时，也能取得比 CNN 更优的性能。

更深更宽的Transformer网络是否意味着能够获得更强的预训练模型?_百度...

根据不同的任务需求选择使用Bert或者Transformer可以获得更好的效果。 它们的创新也推动了NLP领域的蓬勃发展。

这个要看具体情况。要看保险公司的。如果保险公司提出来回收旧件，那么维修以后进行了更换，换下来的部件就由保险公司回收，你不能带走的。如果保险公司不回收旧件，你就可以带走。

这是典型的Transformer结构，简单来说，Transformer = 预训练（input） + Encoder*N + 预训练（output） + Decoder*N+output。

gpt是指什么

全局唯一标识分区表（GUID Partition Table，缩写：GPT）是指全局唯一标示磁盘分区表格式。

题主是否想询问“gpt是什么东西”？谷丙转氨酶。临床上经过测量病人血液中的丙氨酸氨基转移酶的浓度来帮助判断是否表现出了肝脏的损害，医学常用gpt来表示谷丙转氨酶。东西泛指各种具体的或抽象的事物。

GPT就是磁盘分区表的英文缩写，是一个实体硬盘的分区表的结构布局的标准，其含义为“全局唯一标识磁盘分区表”。

丙氨酸氨基转移酶。根据查询相关公开资料显示：GPT是谷丙转氨酶的英文缩写，GPT又称丙氨酸氨基转移酶，广泛分布于肝细胞的线粒体中，当肝细胞遭到破坏时，GPT释放入血，故临床上主要用于肝脏疾病的诊断。

GPT是指丙氨酸氨基转移酶，又称为谷丙转氨酶，而谷丙转氨酶的英文简称是ALT。虽然两者的中文名称和英文简称是不同的，但是代表的临床意义是相同的。

GPT（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI研发的一种大型预训练语言模型，是自然语言处理的强大基础。

人工神经网络是什么意思?

1、人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。

2、人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。

3、本文讨论的神经网络是从生物学领域引入计算机科学和工程领域的一个仿生学概念，又称人工神经网络（英语：artificial neural network，缩写ANN）。

4、人工神经网络 artificial neural network 一种模仿动物神经网络行为特征的分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。

5、人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。

卷积神经网络解决什么问题

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）通常用于解决图像识别、分类和目标检测等计算机视觉问题。图像识别与分类 卷积神经网络在图像识别和分类任务中表现出色。

卷积神经网络应用领域包括如下：自然语言处理：CNN可以用于自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析、语言模型等。通过将文本转换为矩阵形式，CNN可以学习文本中的特征并对其进行分类或生成。

卷积神经网络最初是为了解决图像识别问题而开发的，因为传统的机器学习算法在处理图像时需要手工提取特征，这样做非常耗时且效果不佳。而卷积神经网络可以从原始图像数据中自动学习特征，极大地提高了识别精度和效率。

信号处理：卷积可以用于信号处理，如滤波、降噪、压缩等。 人工智能：卷积神经网络（CNN）是一种基于卷积的深度学习模型，被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

语音识别常用的模型架构有哪些

1、语言模型技术广泛应用于语音识别、OCR、机器翻译、输入法等产品上。语言模型建模过程中，包括词典、语料、模型选择，对产品的性能有至关重要的影响。Ngram模型是最常用的建模技术，采用了马尔科夫假设，目前广泛地应用于工业界。

2、解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。 从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。

3、一个完整的语音识别系统通常包括信号处理和特征提取、声学模型、语音模型和解码搜索这四个模块。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。

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