Quina diferència hi ha entre Transformer i CNN?

Quina Diferencia Hi Ha Entre Transformer I Cnn



La intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic són assignatures que es desenvolupen ràpidament i tenen una àmplia gamma d'aplicacions, com ara el reconeixement de la parla, el processament del llenguatge natural, la visió per ordinador i molt més. Un dels principals reptes d'aquests camps és dissenyar i formar models que puguin aprendre de les dades i realitzar tasques complexes, com ara el reconeixement d'objectes en imatges, la traducció de textos entre idiomes, la generació de subtítols per a vídeos, etc.

Per aconseguir aquests objectius, els investigadors han desenvolupat diversos tipus de models de xarxes neuronals que poden processar diferents tipus de dades, com ara imatges, textos, sons o vídeos.

Xarxes neuronals convolucionals (CNN)

Les CNN són un tipus particular de xarxa neuronal que pot gestionar l'entrada d'imatges mitjançant operacions matemàtiques convolucionals. La convolució és una manera d'aplicar un filtre o un nucli a una imatge per extreure'n característiques o patrons. Un filtre, per exemple, pot identificar les vores, cantonades, formes, colors o textures d'una imatge.







Les capes convolucionals apliquen filtres a la imatge d'entrada i produeixen mapes de característiques que representen diferents aspectes de la imatge. Les capes d'agrupació redueixen la mida i la complexitat dels mapes de característiques aplicant una funció com ara màxima o mitjana a una regió del mapa de característiques. Les capes que estan completament enllaçades apliquen operacions de classificació o regressió a la sortida de les capes d'agrupació.



Models de transformadors

Un model Transformer és un terme general per a qualsevol xarxa neuronal que utilitza l'arquitectura Transformer com a component principal. Hi ha moltes variants dels models Transformer, com ara GPT, XLNet, T5 i més. Es diferencien entre si pel que fa als seus objectius, arquitectures i mètodes de preentrenament.



Una característica comuna dels models Transformer és que poden generar textos en llenguatge natural basats en alguna entrada, com ara una indicació, una pregunta o una paraula clau. Els models de transformador s'utilitzen sovint per a tasques de generació d'idiomes, com ara el resum de text, la traducció automàtica, la generació de respostes conversacionals i molt més.





Dos components essencials conformen l'arquitectura Transformer: un codificador i un descodificador. El codificador pren un text d'entrada i produeix una representació vectorial per a cada paraula o subparaula del text. El descodificador crea una sortida de text paraula per paraula utilitzant la sortida del codificador. Tant el codificador com el descodificador utilitzen múltiples capes de mecanismes d'atenció per aprendre les dependències entre paraules i subparaules en els textos d'entrada i sortida.

Per entrenar models de Transformer, els investigadors van utilitzar diferents objectius d'aprenentatge supervisat en funció de la tasca. Per exemple, en la traducció automàtica, l'objectiu és reduir la discrepància entre la sortida del model i la traducció de referència. Per al resum del text, l'objectiu és maximitzar la similitud entre la sortida del model i el resum de referència. Mitjançant aquests objectius, els models de Transformer poden aprendre representacions del llenguatge específiques de la tasca que es poden utilitzar per a la inferència.



Quina diferència hi ha entre Transformer i CNN?

Una de les principals diferències entre els dos models és que els models de transformadors utilitzen l'autoatenció, mentre que les CNN utilitzen la convolució, a més, les diferències detallades es mostren a continuació a la taula:

Paràmetres Transformadors CNN
Convolució No, no utilitza filtres ni nuclis per extreure característiques de la imatge Sí, utilitza filtres o nuclis per extreure característiques de la imatge
Atenció Utilitza un mecanisme per calcular puntuacions de semblança entre paraules d'una seqüència i ponderar la seva contribució a la sortida Opcional, es pot afegir com a component addicional per millorar el rendiment
Codificació posicional Sí, la posició de cada paraula en una seqüència es codifica mitjançant pesos fixos o apresos No, no fa ús de cap dada d'ubicació.
Dependències a llarg termini Fàcil de captar, perquè l'atenció pot modelar la relació entre qualsevol parell de paraules d'una seqüència Difícil de capturar, perquè l'estat ocult pot no retenir tota la informació rellevant de paraules llunyanes
Dependències de posicions creuades Fàcil de captar, perquè l'atenció pot modelar la relació entre paraules tant a l'esquerra com a la dreta de la paraula actual Difícil de capturar, perquè l'estat ocult només conté informació de la paraula anterior

Conclusió

Tots dos tipus de models són eines potents per processar diferents tipus de dades, com ara imatges o textos, però tenen diferents punts forts i febles. Els models de transformador són més flexibles i versàtils per a dades seqüencials, però més complexos i exigents que les CNN. Les CNN són més robustes i efectives per a les dades d'imatge, però més limitades i rígides que els models de transformadors.