Что представляет собой в верхнеуровневом отношении архитектура Transformer?
Сверточную нейронную сеть.
Рекуррентную нейронную сеть с добавлением механизма attention.
Архитектуру типа encoder-decoder.
Полносвязную нейронную сеть.

Другие предметы Университет Архитектура нейронных сетей архитектура Transformer верхнеуровневый анализ данных нейронные сети механизм attention encoder-decoder архитектура Новый

Архитектура Transformer представляет собой модель, которая используется в основном для обработки последовательных данных, таких как текст. Она была предложена в статье "Attention is All You Need" и имеет несколько ключевых характеристик, которые отличают её от других архитектур нейронных сетей.

Теперь давайте разберем предложенные варианты:

• Сверточная нейронная сеть: Это архитектура, которая в основном используется для обработки изображений. Она использует свертки для выделения признаков из данных, но не подходит для обработки последовательностей, таких как текст.
• Рекуррентная нейронная сеть с добавлением механизма attention: Хотя Transformer действительно использует механизм attention, он не является рекуррентной нейронной сетью. В отличие от RNN, Transformer обрабатывает всю последовательность одновременно, что позволяет ему лучше справляться с длинными зависимостями в данных.
• Архитектура типа encoder-decoder: Это правильный ответ. Transformer состоит из двух основных компонентов: encoder и decoder. Encoder обрабатывает входные данные и создает их представление, а decoder использует это представление для генерации выходных данных. Эта структура позволяет эффективно работать с задачами, связанными с переводом текста, генерацией текста и другими задачами, где требуется преобразование одной последовательности в другую.
• Полносвязная нейронная сеть: Это тип нейронной сети, где каждый нейрон связан со всеми нейронами следующего слоя. Хотя полносвязные сети могут использоваться в различных задачах, они не имеют структуры, присущей Transformer, и не предназначены для обработки последовательных данных.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос - это архитектура типа encoder-decoder, так как именно эта структура лежит в основе Transformer и обеспечивает его эффективность в различных задачах обработки последовательностей.